为什么选择使用交叉熵损失函数

交叉熵损失函数是一种用于衡量两个概率分布之间差异的函数，常用于分类问题中。在神经网络中，我们使用交叉熵损失函数来衡量模型的预测结果和真实标签之间的差异。具体来说，交叉熵损失函数可以用于多分类问题，即将输出结果映射到每个分类的概率上，并计算这些概率与真实标签的概率分布之间的差异。

交叉熵损失函数有多种变体，包括softmax交叉熵损失函数、二元交叉熵损失函数等。在训练神经网络时，我们通过最小化交叉熵损失函数来调整模型的参数，以使得模型的预测结果更接近于真实标签。这种损失函数的选择是因为它在训练过程中对于误差的惩罚较为合适，可以有效地提高模型的分类准确率。