Разница между кросс-энтропийной потерей и функцией потерь квадратичной ошибки заключается в их назначении и подходе к оценке ошибки:
Кросс-энтропия измеряет расхождение между двумя вероятностными распределениями. id-lab.ru Она стремится к минимуму, когда предсказанные вероятности приближаются к реальным вероятностям, и штрафует модель за неправильные прогнозы. yourtodo.life Особенно эффективна для задач бинарной и многоклассовой классификации. yourtodo.life
Функция потерь квадратичной ошибки измеряет средний квадрат различий между предсказанными и фактическими значениями. yourtodo.life Чаще всего применяется в задачах регрессии, где цель состоит в минимизации ошибок в предсказаниях. yourtodo.life Чем меньше значение этой функции, тем ближе предсказания модели к реальным данным. yourtodo.life
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.