Некоторые отличия кросс-энтропии от других метрик оценки модели:

• Измерение информационного контента. 1 Кросс-энтропия измеряет расхождение между двумя вероятностными распределениями, в то время как другие метрики, например основанные на accuracy или ошибках, просто проверяют, отмечены ли все отслеживаемые пункты. 1
• Акцент на редких событиях. 3 В отличие от некоторых других метрик, кросс-энтропия больше фокусируется на редких событиях. 3
• Динамичность и устойчивость. 1 Кросс-энтропия более динамична и устойчива, чем метрики, которые не учитывают статистическую достоверность и различные атрибуты данных. 1
• Связь с природой вероятностей. 1 Кросс-энтропия близко связана с вероятностями и хорошо сочетается с такими функциями, как сигмоида и SoftMax, что помогает уменьшить проблему исчезающего градиента. 1

Кросс-энтропия особенно эффективна для задач бинарной и многоклассовой классификации. 2 Её цель — минимизировать различия между предсказанными вероятностями классов и реальными вероятностями. 2