train loss交叉

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是深度学习中常用的一种损失函数，特别适用于多分类任务。交叉熵损失可以用来衡量模型的预测值与真实标签之间的距离，也就是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

在训练神经网络时，我们通常会使用批量梯度下降（Batch Gradient Descent）来更新模型参数。每次迭代更新参数时，我们需要计算模型在当前批量数据上的损失值。对于多分类任务，我们可以使用交叉熵损失作为损失函数，通过最小化交叉熵损失来优化模型参数。

交叉熵损失的公式如下：

$$
\text{Loss} = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C} y_{ij} \log(p_{ij})
$$

其中，$N$ 表示样本总数，$C$ 表示类别数，$y_{ij}$ 表示第 $i$ 个样本的第 $j$ 类标签（如果该样本属于第 $j$ 类，则 $y_{ij}=1$，否则 $y_{ij}=0$），$p_{ij}$ 表示第 $i$ 个样本属于第 $j$ 类的概率。交叉熵损失的含义是，对于每个样本，我们将其真实标签的概率取一个对数，并乘以其对应的预测概率，然后将所有样本的结果累加起来并取相反数。

在训练神经网络时，我们通常会计算一个批量数据上的平均交叉熵损失，然后使用反向传播算法计算梯度并更新模型参数。这样可以有效地提高模型的准确率和泛化性能。