简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？

说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式： 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答上面这几个问题。 1 交叉熵损失函数的数学原理 我们知道，在二分类问题模型：例

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