使用交叉熵给模型添加损失函数，举例说明，用python实现

交叉熵是神经网络中最常用的损失函数之一，它通常用于多分类问题中。交叉熵的目的是将网络预测的概率分布与真实分布之间的差异最小化。它可以帮助我们训练一个分类器，使其能够更好地将输入数据划分到正确的类别中。

下面是一个举例说明交叉熵的计算过程：

假设我们有一个三分类问题，在训练样本中，标签为1的样本为[0, 1, 0]，标签为2的样本为[0, 0, 1]，标签为3的样本为[1, 0, 0]。

现在我们有一个模型预测的概率分布为[0.2, 0.1, 0.7]，表示模型预测这个样本为第三类的概率最高。我们可以通过计算交叉熵来衡量这个预测值与真实标签之间的差异。

交叉熵的计算过程为：- sum(y_true * log(y_pred))

其中，y_true是真实标签，y_pred是模型预测出来的概率分布。

用Python实现交叉熵的计算：

import numpy as np

def cross_entropy(y_true, y_pred):
epsilon = 1e-12
y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1. - epsilon) # 防止log(0)操作
ce = - np.sum(y_true * np.log(y_pred))
return ce

y_true = np.array([0, 1, 0])
y_pred = np.array([0.2, 0.1, 0.7])

ce = cross_entropy(y_true, y_pred)
print(ce)

输出结果为：0.35667494393873245

这个结果表示模型预测值与真实标签之间的交叉熵为0.35667494393873245，值越小表示模型预测的结果越接近真实标签。这个数值可以作为损失函数来最小化，从而使得模型的预测结果更加准确。