请详细说明一下交叉熵损失函数

交叉熵损失函数是一种常见的用于分类问题的损失函数，也被称为负对数似然损失函数。它的计算方法是，将真实标签转换成概率分布，然后将预测的概率分布与真实的概率分布进行比较，计算它们之间的交叉熵。交叉熵越小，表示预测结果与真实结果之间的差距越小，模型的准确性越高。在深度学习中，交叉熵损失函数经常被用于分类问题的优化，例如图像分类、自然语言处理等。