交叉熵损失（Cross Entropy Loss）在深度学习中的应用

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是深度学习中常用的损失函数之一，主要用于分类问题。它能够衡量预测结果与真实结果之间的差异，并指导模型进行优化。

交叉熵损失的计算

交叉熵损失的计算公式如下：

$$ L(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(\hat{y}_i) $$

其中，$y$ 是真实标签，$\hat{y}$ 是模型预测的概率分布。

交叉熵损失的优势

1. 易于理解和实现：交叉熵损失函数的计算简单，易于理解和实现。
2. 对模型优化友好：交叉熵损失函数能够有效地指导模型进行优化，提高模型的分类准确率。
3. 适用于多分类问题：交叉熵损失函数可以应用于多分类问题，无需对损失函数进行修改。

交叉熵损失的图像表示

交叉熵损失函数的图像如下所示：

扩展阅读

想要了解更多关于交叉熵损失的内容，可以参考以下链接：

• 交叉熵损失函数详解