交叉熵损失函数原理公式

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，它可以用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。其原理公式如下：

$H(p,q) = -\sum_{x}p(x)\log q(x)$

其中，$p(x)$表示真实标签的分布，$q(x)$表示模型输出的分布。交叉熵损失函数可以看作是真实标签分布$p(x)$和模型输出分布$q(x)$之间的距离，当两个分布越接近时，交叉熵值越小。

在深度学习中，通常使用交叉熵损失函数作为分类问题中的损失函数，可以帮助模型更好地拟合训练数据，提高模型的分类准确率。