交叉熵loss

交叉熵loss
交叉熵损失（cross entropy loss）是机器学习中常用的一种损失函数，它可以衡量预测结果与真实结果的差异，也称做“交叉熵代价”（cross-entropy cost）。

它是一个很常用的信息论中的概念，用于测量从一个概率分布p到另一个概率分布q之间的距离。

交叉熵可以衡量两个分布之间的差异，这对于机器学习任务非常有用。

例如，当我们建立模型来预测事件发生的可能概率时，我们可以使用交叉熵来帮助我们评估模型的性能，它可以作为一种损失函数，辅助模型训练。

具体而言，当我们训练机器学习模型时，我们会估计出预测的概率分布，而标签（即真实的结果）对应的概率分布为1。

交叉熵的定义就是，将预测概率分布与真实分布的差距衡量出来，也就是说，交叉熵是衡量模型预测的概率分布与真实结果概率分布之间的差异。

交叉熵损失函数具有多个优点：1.它可以很好地衡量两个分布之间的差异，尤其是当我们需要衡量概率分布与概率分布之间差异时；2.交叉熵损失函数可以很好地应用于多种机器学习模型，它对模型“不可知”的假设基本没有什么影响；3.交叉熵函数的计算结果容易可视化，使模型的调试和改进更加容易，这也意味着我们能够更好地理解和分析模型的性能。

总之，交叉熵损失函数可以很好地应用于机器学习任务，它利用信息论中的概念，度量预测结果和真实结果之间的差距，从而帮助我们评估模型的性能，它的优点是可以很好地应用于各种不同的机器学习模型，它的实时可视化也使模型调试和改进更加容易，并且它可以帮助我们更好地理解模型的表现。