为什么分类任务用交叉熵损失函数

分类任务常用交叉熵损失函数的原因是它能够有效地衡量模型预测与真实标签之间的差异，并且在优化过程中能够引导模型朝着正确的方向进行调整。

交叉熵损失函数适用于多类别分类任务，它基于信息论中的交叉熵概念，量化了两个概率分布之间的差异。在分类任务中，模型的输出是一个概率分布，表示每个类别的预测概率。而真实标签也可以看作是一个概率分布，其中只有一个类别的概率为1，其他类别的概率为0。交叉熵损失函数通过计算模型预测分布与真实标签分布的差异，来衡量模型的预测准确性。

具体而言，交叉熵损失函数对于正确分类的情况下，预测概率越接近1，损失越小；对于错误分类的情况下，预测概率越接近0，损失越大。因此，交叉熵损失函数能够有效地惩罚模型错误分类的情况，并且在优化过程中能够推动模型朝着正确分类的方向进行调整。

综上所述，交叉熵损失函数在分类任务中被广泛应用，因为它能够有效地衡量模型的预测准确性，并且在优化过程中能够引导模型朝着正确的方向进行调整。