【PC-Dance】M2D-Align : 使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）学习风格

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M2D-Align 使用的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是什么？

交叉熵损失是深度学习中最常用的分类损失函数，它用来量化“模型预测的类别概率分布”与“真实标签分布”之间的差距。越接近真实分布，交叉熵越小；差距越大，交叉熵越大。