交叉熵损失函数

【深度学习】softmax 回归的从零开始实现与简洁实现小时候听过一个小孩练琴的故事，老师让他先弹最简单的第一小节，小孩练了两天后弹不出。接着，老师让他直接去练更难的第二小节，小孩练习了几天后还是弹不出，开始感觉到挫败和烦躁了。

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深度学习| 交叉熵损失函数（包含代码实现）前言：因为我深度学习主要用于图像分割，所以交叉熵损失函数主要侧重在图像分割。交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是深度学习中常用的一种损失函数，特别是处理分类问题。该函数起源于信息论中的交叉熵概念，用于衡量两个概率分布间的差异，可以衡量预估概率分布和真实样品对应概率分布之间的差异。