为什么要用交叉熵损失函数

交叉熵是一种常见的损失函数，通常用于训练分类模型。它的主要优点是能够衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的距离，同时也能够反映出模型对于不同类别的预测能力。因此，交叉熵损失函数在训练分类问题时比较常用。

具体来说，交叉熵损失函数是通过计算模型预测的概率分布与真实标签的差异来衡量模型的性能。如果模型的预测概率分布与真实标签完全一致，那么交叉熵损失函数的值为0；如果它们之间存在差异，则损失函数的值会增加。因此，训练过程中的目标就是最小化交叉熵损失函数的值，从而使模型能够更好地拟合数据。