Некоторые отличия CrossEntropyLoss от других функций потерь в PyTorch:

• Работа с вероятностями. 1 CrossEntropyLoss предназначена для работы с вероятностными распределениями, что делает её подходящей для классификации, где в качестве вывода нужны вероятности. 1
• Более серьёзное наказание за неверные предсказания. 13 CrossEntropyLoss более чувствительна к большим различиям между предсказанными и истинными вероятностями, что приводит к более быстрому и эффективному обучению. 1
• Наказание за неверные, но уверенные предсказания. 23 В отличие от Negative Log-Likelihood Loss, которая не наказывает в зависимости от уверенности предсказаний, CrossEntropyLoss наказывает за неверные, но уверенные предсказания, а также за правильные, но менее уверенные. 23

Выбор функции потерь зависит от типа задачи, характеристик данных и целей модели. 4