交差エントロピー：分類のための損失関数の深堀り

この記事では、機械学習の分類タスクにおける損失関数としての交差エントロピーの役割を明確に説明します。情報理論の概念である情報量とエントロピーから始め、交差エントロピーを構築し、KLダイバージェンスと比較します。そして、交差エントロピーと最尤推定との関係を数値例を用いて示し、機械学習におけるその応用を明確にします。