Entropie croisée : Plongez au cœur de la fonction de perte pour la classification
2025-04-13
Cet article explique clairement le rôle de l’entropie croisée en tant que fonction de perte dans les tâches de classification de l’apprentissage automatique. À partir de concepts de la théorie de l’information tels que le contenu informationnel et l’entropie, il aborde l’entropie croisée et la compare à la divergence KL. L’article conclut en démontrant la relation entre l’entropie croisée et l’estimation du maximum de vraisemblance à l’aide d’exemples numériques, ce qui clarifie son application dans l’apprentissage automatique.