介绍交叉熵损失函数，解释公式

交叉熵损失函数是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数。它通常用于分类问题中，用于度量模型输出的概率分布与实际标签的差异。

假设我们有一个分类问题，其中有 $n$ 个类别，每个类别的真实标签是 $y_i$（其中 $y_i=1$ 表示该样本属于第 $i$ 个类别，$y_i=0$ 表示不属于该类别）。我们的模型的预测结果为 $\hat{y_i}$，表示属于第 $i$ 个类别的概率。那么交叉熵损失函数的公式为：

$$
L = -\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i\log(\hat{y_i})+(1-y_i)\log(1-\hat{y_i}))
$$

其中，$\log$ 表示自然对数。该公式可以分为两部分，第一部分是真实标签为 1 时的损失值，第二部分是真实标签为 0 时的损失值。该公式的含义是，当模型的预测结果与真实标签越接近时，损失函数的值越小，反之，当模型的预测结果与真实标签越远时，损失函数的值越大。

总之，交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，对于分类问题的优化具有很大的帮助。