请打个比方说明：交叉熵损失

交叉熵损失是一种常用的评价模型预测结果与实际标签之间差异的标准，在机器学习特别是深度学习中的分类任务中广泛应用。可以想象它像一个测谎者游戏，你想让模型猜一个箱子里面放的是哪个数字（类别），但实际上只有0到9这几种选择。如果你的猜测离实际数字很近，比如你猜了7而实际是8，那么误差就小，交叉熵损失也相对较低；但如果猜得相差很大，比如你猜了1而实际是8，那么交叉熵损失就会很高，因为模型对这个错误的预测给出的信息熵（不确定性）较大。

简单地说，交叉熵损失就像是一个量尺，测量你的猜测与真实答案之间的“混乱程度”，越接近正确的猜测，分数就越低，代表模型的预测质量越高。因此，训练过程中模型会尽量减小这个损失函数，使其尽可能地接近真实标签。