Некоторые преимущества использования кросс-энтропии перед среднеквадратичной ошибкой (MSE) в машинном обучении:

• Эффективность в задачах классификации. 24 Cross-энтропия особенно эффективна для задач бинарной и многоклассовой классификации. 2 Её цель — минимизировать различия между предсказанными вероятностями классов и реальными вероятностями. 2
• Штраф за неправильные прогнозы. 2 Cross-энтропия штрафует модель за неправильные прогнозы, особенно в случаях, когда предсказания сильно отклоняются от реальных вероятностей. 2
• Скорость сходимости. 3 Во многих задачах глубокого обучения кросс-энтропия приводит к более быстрой сходимости, чем другие функции потерь. 3
• Избегание локальных минимумов. 3 Кросс-энтропия сильнее других функций потерь наказывает за неверные предсказания, что побуждает модель продолжать корректировать свои параметры до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение. 3
• Вероятностная интерпретация. 4 Cross-энтропия позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что может быть полезно для понимания уверенности модели в своих решениях. 4