クロスエントロピーとログ損失エラーの違いは何ですか？

Question

クロスエントロピーとログ損失エラーの違いは何ですか？両方の式は非常に似ているようです。

Answer 1

それらは基本的に同じです。通常、バイナリ分類の問題にはlog lossという用語を使用し、より一般的なクロスエントロピー（損失）を使用しますマルチクラス分類の一般的なケースでは、この区別でさえ一貫性がなく、同義語として互換的に使用される用語がよく見つかるでしょう。

クロスエントロピーのWikipediaエントリ から：

ロジスティック損失は、クロスエントロピー損失と呼ばれることがあります。ログ損失とも呼ばれます

ログ損失に関するfast.ai wikiエントリ から：

対数損失とクロスエントロピーは、コンテキストによって若干異なりますが、機械学習では、0から1の間のエラー率を計算すると、同じものに解決されます。

MLチートシート から：

クロスエントロピー損失または対数損失は、出力が0〜1の確率値である分類モデルのパフォーマンスを測定します。