交叉熵损失函数有几种？分类交叉熵损失函数就是交叉熵损失函数吗

交叉熵损失函数是一种常用的损函数，主要用于衡量分类问题中预测值与真实值之间的差异。在分类任务中，交叉熵损失函数可以用来度量预测概率分布与真实标签之间的差异。

在分类问题中，常见的交叉熵损失函数有两种形式：二分类交叉熵损失函数和多分类交叉熵损失函数。

1. 二分类交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）：适用于二分类问题，其中每个样本只有两个可能的类别。它的计算公式如下：
L = -[y * log(p) + (1-y) * log(1-p)]
其中，y表示真实标签（0或1），p表示预测的概率值。

2. 多分类交叉熵损失函数（Categorical Cross Entropy Loss）：适用于多分类问题，其中每个样本有多个可能的类别。它的计算公式如下：
L = -Σ[y * log(p)]
其中，y表示真实标签的one-hot编码形式，p表示预测的概率分布。

需要注意的是，分类交叉熵损失函数是指多分类交叉熵损失函数，因为它适用于多分类问题。而二分类交叉熵损失函数只适用于二分类问题。