В чем заключаются преимущества кросс-энтропийной функции потерь перед другими методами оценки точности классификаторов?

Преимущества кросс-энтропийной функции потерь перед другими методами оценки точности классификаторов заключаются в следующем:

• Вероятностная интерпретация. dzen.ru Функция позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что помогает понять уверенность модели в своих решениях. dzen.ru
• Стабильность. dzen.ru При использовании с функцией активации softmax кросс-энтропия менее вероятно достигнет крайних значений. dzen.ru
• Производительность. dzen.ru Она часто приводит к лучшей производительности в задачах классификации по сравнению с другими функциями потерь, такими как среднеквадратичная ошибка. dzen.ru

Кроме того, минимизация кросс-энтропийной потери побуждает модель выдавать оценки вероятностей, которые близко соответствуют истинным распределениям классов. vitalflux.com Это приводит к лучшим предсказаниям и производительности классификации. vitalflux.com