categorical_crossentropy损失函数

categorical_crossentropy是一种用于多分类问题的损失函数。它基于交叉熵（cross-entropy）原理，于衡量分类问题中模型预测结果与真实结果之间差异。

在使用categorical_crossentropy时，通常需要将真实结果进行one-hot编码，将多分类问题转化为多个二分类问题，然后计算每个类别的交叉熵损失，并将它们相加得到最终的损失值。

categorical_crossentropy的公式如下：

$loss(y_{true}, y_{pred}) = -\sum_{i=1}^{C} y_{true,i} \log(y_{pred,i})$

其中，$C$表示类别数，$y_{true}$是one-hot编码的真实标签，$y_{pred}$是模型预测的概率分布。

通过最小化categorical_crossentropy损失函数，模型可以逐渐优化预测结果，提高分类准确率。