Простыми словами
Функция потерь, измеряющая расхождение между целевым распределением классов и предсказанными вероятностями. Например, два набора данных похожи, и требуется численно оценить, насколько знание одного уменьшает неопределённость другого. Поэтому этот инструмент используют, чтобы сравнивать количество информации, неопределённость или цену передачи - без контекста одна формула не говорит, какое инженерное решение лучше.
Механизм действия
Сначала проверяют, есть ли исходное условие из определения. Затем смотрят, как оно влияет на исходные параметры, ограничения модели и измеряемые величины. Если эту связь не удаётся наблюдать, принцип не стоит использовать как готовое объяснение.
Пример в работе
Решение принимают без учета механизма «Кросс-энтропия», оценивая только ближайший эффект.
Перед изменением проверяют, как «Кросс-энтропия» влияет на ограничения, стимулы, зависимости и вторичные последствия.
Ограничения
Формула зависит от распределений и соглашений о логарифме; публикация Kullback–Leibler подтверждает связанную дивергенцию, но не является бесспорным единственным источником современного термина cross-entropy.
Источник
Solomon Kullback; Richard A. Leibler, “On Information and Sufficiency”, 1951.