卷积神经网络中的交叉熵损失函数

在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。叉熵损失函数在分类任务中特常见。

交叉熵损失函数的定义如下：
$$
\text{CrossEntropy}(y, \hat{y}) = -\sum_{i} y_i \log(\haty}_i)
$$
其中，$y$表示真实标签，$\hat{y}$表示模型的测结果，$y_i$和$\haty}_i$分别表示真实标和预测结果的第$i$个元素。

交叉熵损失函数的优点是能够有效地衡量两个概率分布之间的差异。在分类任务中，我们通常使用softmax函数将模型的输出转化为概率分布，然后计算交叉熵损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。

在反向传播过程中，通过最小化交叉熵损失函数，可以使得模型的预测结果逐渐接近真实标签，从而提高模型的准确性。