用文字描述一下交叉熵损失函数

交叉熵损失函数（Cross-entropy loss）是一种常见的用于评估分类模型预测结果的损失函数。在深度学习中，它通常被用于评估分类任务中神经网络输出的预测结果与真实标签之间的差异。

交叉熵损失函数的计算方式是将真实标签与神经网络输出的概率分布之间的差异转化为一个标量值。具体来说，它是通过计算预测概率分布与真实概率分布之间的交叉熵来度量模型的预测效果。其中，真实概率分布是一个one-hot编码的向量，对应真实的类别标签；预测概率分布则是模型在当前输入下预测各个类别的概率值。交叉熵损失函数可以帮助我们最小化预测值与真实值之间的差异，从而提高分类模型的准确性。