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机器学习和深度学习模型通常用于解决回归和分类问题。在监督学习中，模型在训练过程中学习如何将输入映射到概率输出。为了优化模型的性能，常常使用损失函数来评估预测结果与真实标签之间的差异，其中交叉熵是一种常见的损失函数。它衡量了模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，通过最小化交叉熵，模型可以更准确地预测输出。
交叉熵是对给定随机变量或事件集的两个概率分布之间差异的度量。
交叉熵是一个常用的损失函数，主要用于优化分类模型。模型的性能好坏可以通过损失函数的值来衡量，损失越低表示模型越好。交叉熵损失函数的核心思想是将每个预测类别的概率与实际类别的期望输出（0或1）进行比较，并计算损失。当预测的概率与实际预期值之间的差距越大时，损失的分数也会越大；反之，当差距越小时，损失分数也会越小。在模型训练过程中，我们希望损失分数越小越好，完美模型的交叉熵损失为0。
可以通过优化模型参数来最小化损失函数，一种常见的方法是使用梯度下降算法在参数空间中搜索最优解。
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