Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / В чем заключаются преимущества использования кросс-энтропийной функции потерь в машинном обучении?
Вопрос для Поиска с Алисой
28 января

В чем заключаются преимущества использования кросс-энтропийной функции потерь в машинном обучении?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

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

  • Более быстрая конвергенция модели. encord.com 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. encord.com
  • Избегание локальных минимумов. encord.com 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. encord.com
  • Обработка несбалансированности классов. 365datascience.com Кросс-энтропийная функция регулирует веса или придаёт важность недопредставленным классам. 365datascience.com
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Tue Aug 26 2025 09:00:20 GMT+0300 (Moscow Standard Time)