交叉熵损失函数原理公式（图片）

交叉熵损失函数是一种常用的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。其原理公式如下：


其中，y表示真实标签的概率分布，y_hat表示模型预测的概率分布。交叉熵损失函数通过计算真实标签与模型预测之间的差异来评估模型的性能。

具体来说，交叉熵损失函数首先将真实标签的概率分布与模型预测的概率分布进行对数运算然后将两者相乘并求和。这样做的目的是将真实标签的概率分布中较大的值放大，从而更加关注预测错误的情况。

在分类问题中，交叉熵损失函数可以帮助模型学习到更准确的分类边界，使得模型能够更好地区分不同类别的样本。