categorical_crossentropy的数学公式

categorical_crossentropy 是一种常用的损失函数，通常用于多分类问题中的神经网络训练。其数学公式如下：

Categorical Crossentropy = -Σ(y * log(y_pred))

其中，y 是真实的标签向量，y_pred 是预测的标签概率向量。Σ 表示对所有类别进行求和操作，log 表示自然对数。这个公式可以衡量真实标签与预测标签之间的差异，越小表示模型的预测越准确。