📚交叉熵损失函数🧐
发布时间：2025-03-15 12:21:38来源：网易
在机器学习领域，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是分类任务中常用的评估指标之一。简单来说，它衡量了预测概率分布与真实标签之间的差异。🎯
想象一下，你正在玩一个猜硬币游戏，硬币只有正面和反面两种可能。如果你总是认为硬币会正面朝上，但实际结果却是反面，那么你的预测就出现了偏差。交叉熵就像一把尺子，帮你测量这种偏差有多大！🎯
公式表达为：
\[ H(y, \hat{y}) = -\sum y_i \log(\hat{y}_i) \]
其中 \( y \) 是真实标签，\( \hat{y} \) 是模型预测值。通过最小化这个值，我们可以让模型越来越接近真实情况。📊
交叉熵的优势在于对小概率事件更敏感，因此非常适合处理多类别分类问题。比如，判断一张图片是猫、狗还是兔子时，交叉熵能帮助模型更快找到正确答案！🐾🐱🐶
总之，交叉熵损失函数就像是训练中的导航仪，指引我们一步步逼近最优解！📍✨
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