交叉熵损失函数计算例子

交叉熵损失函数的计算例子如下：

假设我们有一个二分类任务，标签为0或1。假设我们的模型对某个样本的预测是0.8，而真实标签是1。根据交叉熵损失函数的公式，我们可以计算出该样本的损失如下：

Loss = -[ylogŷ + (1-y)log(1-ŷ)]

其中，y表示真实值，ŷ表示预测值。在这个例子中，y=1，预测值ŷ=0.8。将这些值代入公式中，计算出的损失如下：

Loss = -[1log0.8 + (1-1)log(1-0.8)]
= -[0.223]
= 0.223

因此，对于这个样本而言，其交叉熵损失为0.223。这个值表示了模型预测与真实标签之间的差异程度，越小表示预测越准确。在训练过程中，我们会使用优化算法（如梯度下降）来最小化交叉熵损失，从而使模型的预测更接近真实标签。