交叉熵損失函數(shù)（CrossEntropy Loss）是機器學習和深度學習中常用的損失函數(shù)之一。它通常用于分類問題，特別是在多類別分類任務中表現(xiàn)尤為出色。交叉熵損失函數(shù)衡量的是模型預測概率分布與實際標簽概率分布之間的差異。當模型預測的結(jié)果與真實標簽越接近時，交叉熵損失值就越?。环粗?，如果模型預測結(jié)果與真實標簽差距較大，那么損失值就會增加。

為了更好地理解，我們可以把交叉熵損失想象成一種“懲罰機制”。每當模型對某個類別的預測出現(xiàn)偏差時，這個“懲罰”就會相應地增加，從而促使模型在訓練過程中不斷調(diào)整參數(shù)以減少這種偏差。因此，交叉熵損失函數(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重要的作用。通過最小化交叉熵損失，我們可以使模型的預測結(jié)果更接近于真實情況，從而提高模型的整體準確性。