深入解析交叉熵损失函数及附代码演示

交叉熵损失函数是一种在深度学习中广泛应用的评估分类模型的损失函数。它主要用于衡量模型对样本分类的准确程度，尤其在图像识别和自然语言处理等领域发挥重要作用。分类问题中，每个样本被分为不同的类别，并通过概率分布表示其属于各个类别的可能性。对于一个样本，若真实标签为y，模型的预测概率分布为p，则交叉熵损失可以通过以下公式定义： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))。这个公式的核心思想是通过真实标签和模型预测之间的比较来衡量模型性能，促使模型更准确地进行分类。理解交叉熵损失函数对于深度学习从业者至关重要。附带代码演示可以更好地帮助学习者理解如何在实际项目中应用该损失函数。