交叉熵损失函数的计算公式是什么

交叉熵损失函数是在分类问题中常用的一种损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。其计算公式如下：


其中，L表示交叉熵损失值，N表示样本数量，yi表示真实标签的概率分布，而^yi表示模型预测的概率分布。

交叉熵损失函数的计算公式可以解释为：对于每个样本，将其真实标签的概率分布与模型预测的概率分布进行比较，然后取对数并求和，最后取负数。这样做的目的是使得模型在训练过程中尽可能地减小真实标签与预测结果之间的差异，从而提高模型的分类准确性。