損失函數(shù) ?? 交叉熵?fù)p失函數(shù)(CrossEntropy Loss)
交叉熵?fù)p失函數(shù)（CrossEntropy Loss）是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)之一。它通常用于分類問題，特別是在多類別分類任務(wù)中表現(xiàn)尤為出色。交叉熵?fù)p失函數(shù)衡量的是模型預(yù)測概率分布與實(shí)際標(biāo)簽概率分布之間的差異。當(dāng)模型預(yù)測的結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽越接近時，交叉熵?fù)p失值就越?。环粗?，如果模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽差距較大，那么損失值就會增加。
為了更好地理解，我們可以把交叉熵?fù)p失想象成一種“懲罰機(jī)制”。每當(dāng)模型對某個類別的預(yù)測出現(xiàn)偏差時，這個“懲罰”就會相應(yīng)地增加，從而促使模型在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整參數(shù)以減少這種偏差。因此，交叉熵?fù)p失函數(shù)不僅幫助我們評估模型性能的好壞，而且在優(yōu)化過程中也起到了至關(guān)重要的作用。通過最小化交叉熵?fù)p失，我們可以使模型的預(yù)測結(jié)果更接近于真實(shí)情況，從而提高模型的整體準(zhǔn)確性。
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