Некоторые преимущества использования кросс-энтропийной функции потерь в машинном обучении:

• Более быстрая конвергенция модели. 1 Функция усиливает градиент, когда предсказанная вероятность значительно отличается от реальной метки, что даёт более сильный сигнал для обновления весов модели и способствует более быстрому обучению. 1
• Избегание локальных минимумов. 1 Кросс-энтропийная функция сильнее других функций потерь наказывает за неправильные предсказания, что побуждает модель продолжать корректировать свои параметры до тех пор, пока не будет найдено решение, которое хорошо обобщается. 1
• Обработка несбалансированности классов. 4 Кросс-энтропийная функция регулирует веса или придаёт важность недопредставленным классам. 4