什么是交叉熵损失函数？

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性。在机器学习和深度学习中，交叉熵损失函数通常用于分类任务中，特别是在多类别分类问题中。

具体来说，假设我们有一个真实的概率分布P和一个预测的概率分布Q，交叉熵损失函数可以通过以下公式计算：

H(P, Q) = -ΣP(x) * log(Q(x))
其中，x表示样本的类别，P(x)表示真实的概率分布，Q(x)表示预测的概率分布。交叉熵损失函数的值越小，表示两个概率分布越接近，模型的预测结果越准。

交叉熵损失函数在深度学习中的应非常广泛，特别是在分类任务中。通过最化交叉熵损失函数，可以使得模型的预测结果与真实标签更加接近，从而提高模型的准确性。