В чем преимущества использования кросс-энтропии перед квадратичной ошибкой в машинном обучении?

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

• Эффективность в задачах классификации. yourtodo.life dzen.ru Cross-энтропия особенно эффективна для задач бинарной и многоклассовой классификации. yourtodo.life Её цель — минимизировать различия между предсказанными вероятностями классов и реальными вероятностями. yourtodo.life
• Штраф за неправильные прогнозы. yourtodo.life Cross-энтропия штрафует модель за неправильные прогнозы, особенно в случаях, когда предсказания сильно отклоняются от реальных вероятностей. yourtodo.life
• Скорость сходимости. encord.com Во многих задачах глубокого обучения кросс-энтропия приводит к более быстрой сходимости, чем другие функции потерь. encord.com
• Избегание локальных минимумов. encord.com 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. encord.com
• Вероятностная интерпретация. dzen.ru Cross-энтропия позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что может быть полезно для понимания уверенности модели в своих решениях. dzen.ru