交叉熵和对数损失误差有什么区别?两者的公式似乎非常相似。
最佳答案
它们本质上是相同的。通常,对于二元分类问题,我们使用对数损失一词,对于多类分类的一般情况,我们使用更一般的交叉熵(损失),但是即使这种区别也不是一致的,并且您经常会发现使用的术语作为同义词可互换使用。
从Wikipedia entry for cross-entropy:
逻辑损失有时称为交叉熵损失。也称为对数丢失
从fast.ai wiki entry on log loss:
对数损失和交叉熵根据上下文而略有不同,但是在机器学习中,计算0到1之间的错误率时,它们可以解决同一问题。
从ML Cheatsheet:
交叉熵损失或对数损失用于衡量分类模型的性能,该模型的输出是介于0和1之间的概率值。