Why does cross entropy loss perform better than mean squared error in neural networks?

Cross-entropy loss может работать лучше, чем mean squared error (MSE), в задачах классификации. en.innovatiana.com spotintelligence.com

MSE используется для регрессии, где нужно предсказать непрерывное значение. en.innovatiana.com spotintelligence.com Он измеряет квадратную разницу между предсказанными и истинными значениями. spotintelligence.com

Cross-entropy loss, в отличие от MSE, подходит для работы с вероятностями и дискретными метками классов. en.innovatiana.com spotintelligence.com Она поощряет уверенные и точные предсказания. spotintelligence.com

Некоторые другие преимущества cross-entropy loss:

• Более информативные градиенты во время обучения. www.lightly.ai Cross-entropy, в отличие от MSE, не страдает от проблемы насыщения градиента, и сигнал сильно распространяется через обратное распространение. www.lightly.ai
• Помощь в избежании локальных минимумов. encord.com Cross-entropy loss более строго наказывает за неверные предсказания, что побуждает модель продолжать значительно корректировать свои параметры, пока она не найдёт оптимальное решение. encord.com