Некоторые преимущества использования cross-entropy loss в задачах машинного обучения:

• Более быстрая конвергенция модели. 1 Функция усиливает градиент, когда предсказанная вероятность значительно отличается от реальной метки, что даёт более сильный сигнал модели обновить свои веса и способствует более быстрому обучению. 1
• Избегание локальных минимумов. 1 Cross-entropy loss сильнее других функций потерь штрафует за неправильные прогнозы, что побуждает модель продолжать существенно настраивать свои параметры, пока не будет найдено решение, которое хорошо обобщается. 1
• Улучшение способности модели классифицировать и обобщать на неизвестных данных. 3 При минимизации cross-entropy loss модель учится делать более точные прогнозы, что в итоге улучшает её способность работать на новых данных. 3