В чём отличие CrossEntropyLoss от других функций потерь в PyTorch?

Некоторые отличия CrossEntropyLoss от других функций потерь в PyTorch:

• Работа с вероятностями. iifx.dev CrossEntropyLoss предназначена для работы с вероятностными распределениями, что делает её подходящей для классификации, где в качестве вывода нужны вероятности. iifx.dev
• Более серьёзное наказание за неверные предсказания. iifx.dev www.v7labs.com CrossEntropyLoss более чувствительна к большим различиям между предсказанными и истинными вероятностями, что приводит к более быстрому и эффективному обучению. iifx.dev
• Наказание за неверные, но уверенные предсказания. neptune.ai www.v7labs.com 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. neptune.ai www.v7labs.com

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