معنی اصطلاح فنی " Cross-Entropy Loss " در ماشین لرنینگ

**Cross-Entropy Loss** (تابع هزینه آنتروپی متقاطع) یک تابع هزینه است که در یادگیری ماشین و به ویژه در مسائل طبقه‌بندی استفاده می‌شود. این تابع برای اندازه‌گیری میزان عدم شباهت بین توزیع احتمال پیش‌بینی شده توسط مدل و توزیع احتمال واقعی (برچسب‌های واقعی) طراحی شده است.

#### تعریف
- **Cross-Entropy**: این تابع به طور خاص برای محاسبه میزان عدم شباهت بین دو توزیع احتمال استفاده می‌شود. در زمینه یادگیری ماشین، این دو توزیع شامل توزیع احتمال خروجی واقعی و توزیع احتمال خروجی پیش‌بینی شده توسط مدل هستند.
 

#### کاربرد
1. **مدل‌های طبقه‌بندی**: Cross-Entropy Loss به طور گسترده‌ای در مدل‌های طبقه‌بندی باینری و چندکلاسه استفاده می‌شود. این تابع کمک می‌کند تا مدل‌ها به سمت تولید خروجی‌هایی با بیشترین شباهت به برچسب‌های واقعی هدایت شوند.
2. **تنظیم وزن‌ها**: این تابع به شبکه‌های عصبی کمک می‌کند تا وزن‌های خود را بر اساس خطاهای پیش‌بینی تنظیم کنند. به عبارت دیگر، مدل‌ها با استفاده از این تابع یاد می‌گیرند که چگونه تصمیمات خود را با سطح اطمینان بالا بگیرند.
3. **مقایسه با سایر توابع هزینه**: Cross-Entropy Loss معمولاً نسبت به Mean Squared Error (MSE) در مسائل طبقه‌بندی ترجیح داده می‌شود، زیرا MSE به داده‌های پرت حساس‌تر است و ممکن است باعث شود که مدل توجه بیشتری به آن‌ها داشته باشد.

#### نتیجه‌گیری
تابع هزینه کراس آنتروپی ابزاری کلیدی در یادگیری ماشین است که به مدل‌ها کمک می‌کند تا عملکرد خود را در مسائل طبقه‌بندی بهبود بخشند و تصمیمات دقیقی بگیرند. این تابع با اندازه‌گیری عدم شباهت بین خروجی‌های پیش‌بینی شده و واقعی، فرآیند یادگیری را تسهیل می‌کند.