LSTM神经网络多分类问题的损失函数设为交叉熵损失函数CrossEntropyLoss的原因

交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）常用于多分类问题，它是一种度量预测值与真实值之间差异的方法。

在LSTM神经网络中，我们通常使用softmax作为输出层的激活函数，将网络输出转换为一个概率分布。交叉熵损失函数是针对概率分布的一种损失函数，它的计算方式与真实标签的概率分布之间的差异有关，可以有效地评估模型预测的准确性。

具体而言，交叉熵损失函数可以帮助我们最小化模型预测值与真实值之间的差异，以提高模型的预测准确性。因此，在LSTM神经网络多分类问题中，使用交叉熵损失函数是一个常见的选择。