交叉熵损失计算失误，问题在哪儿

交叉熵损失函数是一种用于衡量两个概率分布之间差异的方法，常用于分类问题中。在神经网络中，我们通常使用交叉熵损失函数作为目标函数来优化模型。具体来说，对于一个二分类问题，我们可以使用以下公式计算交叉熵损失：

$Loss = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i log(p_i) + (1-y_i)log(1-p_i))$

其中，$y_i$表示第$i$个样本的真实标签，$p_i$表示模型预测为正样本的概率。

如果在计算交叉熵损失时出现错误，可能有以下几个方面的问题：

1. 数据预处理：在计算交叉熵损失时，需要保证输入数据的格式正确，并且标签值和模型输出值的维度一致。

2. 模型输出：如果模型输出的概率值没有经过归一化处理，会导致交叉熵损失计算错误。在计算交叉熵损失之前，需要对模型输出进行归一化处理。

3. 梯度计算：交叉熵损失函数是一个非常常见的损失函数，在深度学习框架中已经有很好的支持。但是，在自己实现时需要注意梯度计算的正确性。