以交叉熵作为损失函数时，是交叉熵越接近0越好吗

当以交叉熵作为损失函数时，交叉熵的值越接近0表示模型的预测结果与真实标签的差异越小，因此可以认为模型的性能越好。在训练过程中，我们通常希望通过最小化交叉熵损失来优化模型，使其能够更准确地预测目标变量。

然而，需要注意的是，交叉熵的取值范围是大于等于0的实数。当交叉熵等于0时，表示模型完美地预测了所有样本的标签，但在实际应用中很难达到这种情况。通常情况下，我们会将交叉熵的值作为一个指标来评估模型的性能，而不是仅仅关注它是否接近0。