交叉熵(Cross-Entropy) 📈🔍

交叉熵（Cross-Entropy）是一种衡量两个概率分布之间差异的指标，在机器学习中有着广泛的应用。它不仅用于评估模型预测结果与实际结果之间的差距，而且是许多分类任务损失函数的重要组成部分。当模型预测与真实标签相匹配时，交叉熵值会趋向于零；反之，预测偏差越大，交叉熵值则越高。

在深度学习中，尤其是在神经网络训练过程中，我们常常使用交叉熵来优化模型参数。通过最小化交叉熵损失，我们可以使模型的预测概率分布尽可能接近真实数据的概率分布，从而提高模型的准确性。例如，在二分类问题中，我们通常采用二元交叉熵作为损失函数，而在多分类问题中，则采用多元交叉熵。这两种方式都能有效地帮助模型进行学习和调整，以达到最佳性能。

交叉熵的概念虽然简单，但其背后蕴含着强大的数学原理。理解并掌握交叉熵的原理和应用，对于提升模型效果具有重要意义。🚀👩‍💻

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