神经网络怎么设置损失函数为交叉熵损失函数，代码

神经网络中常用的损失函数之一是交叉熵损失函数，它适用于分类问题。交叉熵损失函数可以用来度量两个概率分布之间的差异性，通常用于分类问题中预测结果与实际结果之间的差距。

在神经网络中，我们通常使用softmax作为最后一层的激活函数，它将输出值映射到[0,1]之间，并且所有输出值的和为1。我们可以使用交叉熵损失函数来度量预测结果与实际结果之间的差距，它的公式如下：

$$
L(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log{\hat{y}_i}
$$

其中，$y$表示实际结果，$\hat{y}$表示预测结果，$n$表示类别数。交叉熵损失函数越小，预测结果与实际结果之间的差距越小。

以下是使用交叉熵损失函数训练神经网络的代码示例（假设使用TensorFlow框架）：

import tensorflow as tf

# 定义输入、输出和隐藏层
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size])
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes])
hidden_layer = tf.layers.dense(inputs, hidden_size, activation=tf.nn.relu)
outputs = tf.layers.dense(hidden_layer, num_classes, activation=tf.nn.softmax)

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(labels * tf.log(outputs), axis=1))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

# 训练神经网络
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(num_epochs):
        _, loss_value = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: train_inputs, labels: train_labels})
        if i % 100 == 0:
            print("Epoch:", i, "Loss:", loss_value)