交叉熵损失详解：概念、应用及优化
交叉熵损失是一种用于衡量分类问题中模型预测和实际标签之间差异的指标。它常用于神经网络中，通过将模型预测的概率分布与实际标签的概率分布进行比较，计算出两者之间的差异。交叉熵损失越小，表示模型的预测结果与实际标签越接近，因此可以作为优化模型的目标函数。
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交叉熵损失是一种用于衡量分类问题中模型预测和实际标签之间差异的指标。它常用于神经网络中，通过将模型预测的概率分布与实际标签的概率分布进行比较，计算出两者之间的差异。交叉熵损失越小，表示模型的预测结果与实际标签越接近，因此可以作为优化模型的目标函数。
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