交叉熵：用于分类问题的理想损失函数

交叉熵是一种常用的度量两个概率分布之间距离的函数，通常用于分类问题中。它可以衡量模型预测分类的概率与实际分类标签之间的差异，并将其转化为一个可优化的损失函数进行优化。因此，交叉熵相对于其他损失函数，更适用于分类问题。

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