Можете на пальцах объяснить, что такое перекрестная энтропия? И чем она лучше квадратичной ошибки при оптимизации?

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Перекрестная энтропия - это метрика, которая используется для оценки различий между двумя вероятностными распределениями. Она широко применяется в задачах классификации, где требуется оценить, насколько хорошо модель предсказывает верные классы.

При оптимизации перекрестной энтропии модель стремится минимизировать расстояние между предсказанными вероятностями и истинными метками классов. Таким образом, модель старается учиться правильно классифицировать объекты и предсказывать верные вероятности для каждого класса.

По сравнению с квадратичной ошибкой, перекрестная энтропия более чувствительна к различиям в вероятностях предсказаний и истинных меток классов, что делает ее эффективнее в задачах классификации, особенно при работе с многоклассовыми задачами.