交叉熵损失函数计算公式的含义

交叉熵损失函数是用来衡量模型预测结果与实际结果之间的差异。在分类问题中，我们希望模型输出的概率分布与真实的概率分布尽量相似，交叉熵损失函数就是用来衡量这种相似度的。

具体地，对于一个分类问题，假设模型输出的概率分布为 $p$，真实的概率分布为 $y$，则交叉熵损失函数的计算公式为：

$L=-\sum_{i=1}^{n}y_i \log p_i$

其中，$n$ 表示分类的类别数量。

这个公式的含义是，对于每一个类别，我们计算出它在真实的概率分布 $y$ 中的权重 $y_i$，然后用模型的预测结果 $p_i$ 的对数来加权，最后取负数作为损失函数的值。这个公式的意义是，如果模型的预测结果与真实结果越接近，那么对应的交叉熵损失就越小。因此，我们可以通过最小化交叉熵损失来优化模型，使其能够更好地拟合训练数据，并且提高在测试数据上的泛化能力。