详细内容或原文请订阅后点击阅览
交叉熵损失及其在机器学习中的用途
为什么重要：交叉熵损失是机器学习中广泛使用的损失函数，尤其是在分类模型中。
来源:人工智能+简介
简介虽然深度学习中的损失函数世界有时会有点令人困惑，但有一个损失函数是当今大多数分类模型的入门级访问点。那就是交叉熵损失函数。
交叉熵损失是机器学习中的一个基本概念，特别是在深度学习领域。在任何分类任务中，只要给定数据，模型必须根据先前标记的示例正确标记该数据，就可以应用交叉熵损失。它是一种损失函数，用于测量预测概率分布与目标变量的真实概率分布之间的差异。这篇文章将深入探讨交叉熵损失背后的理论、其各种形式（二元交叉熵和多类交叉熵），以及如何将其应用于流行的深度学习框架，如 PyTorch 和 TensorFlow。
另请阅读：什么是孪生网络？简介
另请阅读：什么是暹罗网络？简介 另请阅读：什么是暹罗网络？简介 什么是暹罗网络？简介损失函数
损失函数图片来自 https://optimal.uva.nl/project-plan/project-plan.html?cb。非凸函数的梯度下降轨迹可视化。
在机器学习中，损失函数是衡量模型实际值与预测值之间差异的指标。损失函数用于优化模型的参数，使预测值尽可能接近实际值。有时，损失函数在深度学习中被称为成本函数，因为它表示当前模型参数的错误程度，即更新它们以减少错误的成本有多高。