介绍一下gayts等人卷积神经网络的损失函数

Gayts等人提出的卷积神经网络损失函数主要是针对图像分类任务的，被称为交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。该损失函数的公式如下：

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

其中，p表示真实标签的概率分布，q表示模型预测的概率分布。该损失函数的目标是最小化模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异，从而提高模型的分类精度。该损失函数在深度学习中非常常用，已被证明在处理分类问题时具有较好的效果，并被广泛应用于图像、语音、自然语言处理等领域。