15.什么是交叉熵损失函数？如何计算交叉熵损失函数？

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差距。

在分类问题中，交叉熵损失函数的计算公式如下：
$$
L(y, \hat{y})=-\sum_{i=1}^{n} y_i log(\hat{y}_i)
$$
其中，$y$为真实标签向量，$\hat{y}$为预测标签向量，$n$为类别数。

在计算过程中，首先将预测标签向量$\hat{y}$通过softmax函数转换为概率分布，然后与真实标签向量$y$进行逐元素相乘，再取对数并取相反数，最终将所有元素相加得到交叉熵损失函数的值。

交叉熵损失函数的特点是对于预测值与真实值之间的差距越大，损失函数的值越大。因此，通过最小化交叉熵损失函数可以使得模型更加准确地预测出真实标签。