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.