machine-learning - 平均二乗誤差よりクロスエントロピーが優先されるのはどのような場合ですか?

Question

上記の方法は両方とも、予測の精度が高いため、より良いスコアを提供しますが、それでもクロスエントロピーが優先されます。それはすべての場合ですか、それとも MSE よりもクロスエントロピーを好むいくつかの特殊なシナリオがありますか?

Answer 1

確率と分布の側面からコスト関数を導出すると、誤差が正規分布に従うと仮定すると MSE が発生し、二項分布を仮定すると交差エントロピーが発生することがわかります。これは、暗黙のうちに、MSE を使用すると回帰 (推定) を行い、CE を使用すると分類を行うことを意味します。少しでもお役に立てば幸いです。