交叉熵：机器学习分类任务中的损失函数

本文深入浅出地讲解了交叉熵在机器学习分类任务中作为损失函数的数学原理。从信息论角度出发，文章首先介绍了信息量、熵的概念，然后引出交叉熵，并将其与KL散度进行比较。最后，文章阐述了交叉熵与最大似然估计之间的联系，并用具体的数值例子进行了说明，帮助读者理解交叉熵在机器学习中的应用。