介绍一下交叉熵损失函数

交叉熵损失函数是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数。它主要用于衡量预测结果与真实结果之间的差异，特别适用于分类问题。

在分类任务中，我们通常使用softmax函数将模型的输出转化为概率分布。假设有K个类别，模型的输出为一个长度为K的向量，表示每个类别的概率。而真实结果则可以表示为一个one-hot向量，只有对应类别的位置为1，其他位置为0。

交叉熵损失函数通过计算预测结果与真实结果的差异来衡量模型的性能。它的计算公式如下：

L = -∑(y_i * log(p_i))

其中，y_i表示真实结果中第i个类别的标签（0或1），p_i表示模型预测的第i个类别的概率。

交叉熵损失函数的特点是，当预测结果与真实结果完全一致时，损失函数的值为0，而当两者差距增大时，损失函数的值会逐渐增大。因此，通过最小化交叉熵损失函数，可以使得模型更接近于真实结果，提高分类任务的准确性。