В чем заключаются преимущества использования cross-entropy loss в задачах машинного обучения?

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

• Более быстрая конвергенция модели. encord.com 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. encord.com
• Избегание локальных минимумов. encord.com 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. encord.com
• Улучшение способности модели классифицировать и обобщать на неизвестных данных. spotintelligence.com При минимизации cross-entropy loss модель учится делать более точные прогнозы, что в итоге улучшает её способность работать на новых данных. spotintelligence.com