交叉熵（损失），估计使用霍夫曼编码进行编码所需的信息量。因此，人们可以声称应该考虑测量信息量，例如比特数。$-\sum y_i\;\log(\hat{p_i})$$y$$\hat{p}$

根据的基数，这些可以是二进制位或数字，但通常是欧拉位，因为主要使用这些所谓的欧拉位是否有流行或官方名称或单位？这样考虑交叉熵损失的单位可以吗？$\log$$\ln$

显然，损失用于优化并且大多数人不关心确切的单位，但我很好奇并且想在向其他人解释 ML 时使用正确的术语。