损失函数 📉 交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)
发布时间：2025-03-03 01:25:14来源：
交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一。它通常用于分类问题，特别是在多类别分类任务中表现尤为出色。交叉熵损失函数衡量的是模型预测概率分布与实际标签概率分布之间的差异。当模型预测的结果与真实标签越接近时，交叉熵损失值就越小；反之，如果模型预测结果与真实标签差距较大，那么损失值就会增加。
为了更好地理解，我们可以把交叉熵损失想象成一种“惩罚机制”。每当模型对某个类别的预测出现偏差时，这个“惩罚”就会相应地增加，从而促使模型在训练过程中不断调整参数以减少这种偏差。因此，交叉熵损失函数不仅帮助我们评估模型性能的好坏，而且在优化过程中也起到了至关重要的作用。通过最小化交叉熵损失，我们可以使模型的预测结果更接近于真实情况，从而提高模型的整体准确性。
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