标签： 交叉熵损失

损失函数（Loss Function），在机器学习中扮演着核心角色，用于量化模型预测值与真实值之间的差异或错误程度。它为优化算法提供目标函数，通过迭代调整模型参数以最小化损失值，从而引导模型向更准确的预测方向收敛。损失函数的选择直接影响模型 […]

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是机器学习中一种常用的损失函数，特别适用于分类任务，它量化了模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异；当预测分布与真实分布越接近时，损失值越小。在信息论中，交叉熵源于计算使用一个分布 […]