与其他损失函数相比，交叉熵有何优势？

与其他损失函数相比，交叉熵有以下几个优势：

1. **概率解释性强**：交叉熵直接衡量了模型预测的概率分布与真实分布之间的差异，因此它自然地反映了模型对于分类的不确定性。

2. **易于数值稳定性**：由于指数函数的作用，当预测概率接近1时，交叉熵损失会比较稳定，避免了梯度消失的问题。

3. **优化效率高**：对于softmax输出层，交叉熵与Softmax函数结合构成端到端的学习目标，使得反向传播过程中的梯度更易于计算。

4. **适合多分类任务**：对于多分类问题，交叉熵可以直接应用，每个类别都有独立的损失项，非常适合神经网络优化。

5. **信息论背景**：从信息论角度看，交叉熵是一种距离度量，体现了两个概率分布之间的相似性。

综上，交叉熵是分类任务中常见的优秀损失函数，尤其在深度学习中广泛应用。