交叉熵Cross Entropy原理与代码实例讲解

交叉熵Cross Entropy原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

• 交叉熵
• 概率分布
• 信息熵
• 逻辑回归
• 优化算法
• 损失函数
• 代码实例

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在深度学习中，损失函数是衡量模型预测结果与真实标签之间差异的重要指标。交叉熵（Cross Entropy）是常见的损失函数之一，广泛应用于分类和回归任务中。本文将深入探讨交叉熵的原理、推导过程、代码实现以及在实际应用中的场景。

1.2 研究现状

交叉熵在深度学习领域的研究已经相当成熟，许多学者和工程师对它进行了深入的研究和改进。近年来，随着深度学习技术的快速发展，交叉熵在各个领域的应用越来越广泛。

1.3 研究意义

了解交叉熵的原理和实现方法对于深度学习工程师来说至关重要。它可以帮助我们更好地理解模型的行为，优化模型的参数，提高模型的性能。

1.4 本文结构

本文将按照以下结构进行：

1. 核心概念与联系
2. 核心算法原理 & 具体操作步骤
3. 数学模型和公式 &