Разница между кросс-энтропийной потерей и функцией потерь квадратичной ошибки заключается в их назначении и подходе к оценке ошибки:

1. Кросс-энтропия измеряет расхождение между двумя вероятностными распределениями. 2 Она стремится к минимуму, когда предсказанные вероятности приближаются к реальным вероятностям, и штрафует модель за неправильные прогнозы. 1 Особенно эффективна для задач бинарной и многоклассовой классификации. 1
2. Функция потерь квадратичной ошибки измеряет средний квадрат различий между предсказанными и фактическими значениями. 1 Чаще всего применяется в задачах регрессии, где цель состоит в минимизации ошибок в предсказаниях. 1 Чем меньше значение этой функции, тем ближе предсказания модели к реальным данным. 1