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. 1 Функция позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что помогает понять уверенность модели в своих решениях. 1
• Стабильность. 1 При использовании с функцией активации softmax кросс-энтропия менее вероятно достигнет крайних значений. 1
• Производительность. 1 Она часто приводит к лучшей производительности в задачах классификации по сравнению с другими функциями потерь, такими как среднеквадратичная ошибка. 1

Кроме того, минимизация кросс-энтропийной потери побуждает модель выдавать оценки вероятностей, которые близко соответствуют истинным распределениям классов. 5 Это приводит к лучшим предсказаниям и производительности классификации. 5