训练这个模型 使用交叉熵损失函数

是的，训练这个模型通常会使用交叉熵损失函数。交叉熵是表示两个概率分布之间差异的一种度量方式，用于衡量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的距离。在训练过程中，我们会根据模型的预测结果和真实标签之间的交叉熵来计算损失值，然后通过反向传播算法来更新模型的参数，最小化损失函数。这样，模型就可以逐渐学习到更准确的预测结果。