crossentropy java_交叉熵(Cross Entropy loss)

交叉熵（Cross Entropy）是一种用于度量两个概率分布差异的方法。在机器学习中，交叉熵常用于分类问题中的损失函数。交叉熵损失函数可以用来衡量模型输出和真实标签之间的差异，从而帮助我们优化模型。

在Java中，可以通过以下方式计算交叉熵损失函数：

public static double crossEntropy(double[] y_true, double[] y_pred) {
    double loss = 0.0;
    for (int i = 0; i < y_true.length; i++) {
        loss += y_true[i] * Math.log(y_pred[i]) + (1 - y_true[i]) * Math.log(1 - y_pred[i]);
    }
    return -loss; // 取负号，因为我们要最小化损失函数
}

其中，`y_true`代表真实标签，`y_pred`代表模型预测的标签概率分布。这里假设`y_true`和`y_pred`的长度相同。在计算过程中，我们首先对每个标签的交叉熵损失进行累加，最后再取负号，因为我们要最小化损失函数。