Cross-Entropy
Una funzione di loss comunemente usata per problemi di classificazione che misura la differenza tra distribuzioni di probabilità.
La cross-entropy quantifica quanto le predizioni del modello divergono dalle etichette reali. Valori più bassi indicano predizioni migliori. Usata con softmax per classificazione multi-classe.
Esempi
- Classificazione di immagini
- Sentiment analysis
- Named Entity Recognition