В чем заключаются ключевые различия между кросс-энтропией и MSE в машинном обучении?

Ключевые различия между кросс-энтропией и MSE в машинном обучении заключаются в их областях применения и функциях, которые они измеряют: dzen.ru encord.com

1. Кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss) используется для задач классификации. dzen.ru encord.com Она измеряет разницу между истинным распределением меток и предсказанным распределением. encord.com Кросс-энтропия особенно полезна при работе с вероятностями и дискретными метками классов. spotintelligence.com

2. MSE (Mean Squared Error) применяется для задач регрессии. dzen.ru encord.com MSE измеряет среднее значение квадратов ошибок — то есть среднеквадратичное отклонение между оценочными значениями и тем, что оценивается. dzen.ru Это позволяет оценить, насколько хорошо модель предсказывает непрерывные значения. dzen.ru

Таким образом, кросс-энтропия ориентирована на задачи, где важны вероятности классов, а MSE — на задачи, где необходимо предсказывать непрерывные значения. spotintelligence.com encord.com