Некоторые отличия кросс-энтропии от других функций потерь в машинном обучении:

• Цель использования: кросс-энтропия подходит для задач бинарной и многоклассовой классификации, её цель — минимизировать различия между предсказанными вероятностями классов и реальными вероятностями. 1 Другие функции потерь, например Hinge Loss, сосредотачиваются на ошибках классификации и штрафуют только за неправильные предсказания, игнорируя уверенные правильные. 1
• Работа с вероятностями: кросс-энтропия особенно полезна при работе с вероятностями и вероятностями, что делает её подходящим выбором для задач классификации. 4 Другие функции потерь, такие как Mean Squared Error, чаще используются для задач регрессии, где нужно предсказывать непрерывные значения. 4
• Обработка несбалансированных наборов данных: при применении специальных техник, таких как взвешивание классов, кросс-энтропия может лучше других функций потерь справляться с проблемами дисбаланса классов. 4
• Работа с вероятностями: кросс-энтропия штрафует модель за неправильные прогнозы, особенно в случаях, когда предсказания сильно отклоняются от реальных вероятностей. 1 Другие функции потерь могут быть менее чувствительны к уверенным, но неправильным предсказаниям. 4

Кросс-энтропия универсальна и подходит для многих задач, но у других функций потерь есть свои преимущества, и они лучше подходят для конкретных сценариев. 4