交叉熵损失函数计算方法

交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，主要用于衡量两个概率分布之间的差异。在机器学习中，交叉熵损失函数通常用于分类任务中，特别是在使用softmax作为激活函数的神经网络中。

计算交叉熵损失函数的方法如下：

假设有N个样本，每个样本有C个类别。对于第i个样本，其真实标签为one-hot向量yi=(y1, y2, ..., yc)，其中yi的第j个元素为1表示该样本属于第j个类别，其余元素为0。而神经网络的输出为预测概率向量pi=(p1, p2, ..., pc)，其中pi的第j个元素表示该样本属于第j个类别的概率。

交叉熵损失函数的计算公式如下：

L = -1/N * Σ(Σ(yi * log(pi)))

其中，Σ表示求和运算，log表示自然对数运算。

具体计算步骤如下：

1. 对于每个样本i，计算其交叉熵损失Li = -Σ(yi * log(pi))，其中yi和pi分别表示真实标签和预测概率向量。
2. 对所有样本的交叉熵损失求平均，得到总的交叉熵损失L = 1/N * Σ(Li)。

这样就得到了交叉熵损失函数的计算结果。