代价交叉熵是损失函数吗

代价交叉熵（Cost Cross-Entropy）通常被用作机器学习中的损失函数，特别是在分类问题中，特别是在深度学习和神经网络模型中，如softmax回归或卷积神经网络（CNN）。它衡量了模型预测的概率分布与实际标签之间的差异。简单来说，如果模型的预测与真实类别完全匹配，交叉熵接近于0；如果不匹配，交叉熵会较大，反映了预测的不确定性。

代价交叉熵的数学公式一般用于二分类问题中的对数似然损失，而对于多分类问题，则会扩展为softmax函数下的多类交叉熵。这个损失函数鼓励模型的预测概率更接近于真实类别的概率，从而在优化过程中引导模型向更准确的预测方向发展。