一文搞懂交叉熵在機器學習中的使用，透徹理解交叉熵背後的直覺

關於交叉熵在loss函數中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度學習中經常使用的一個概念，通常用來求目標與預測值之間的差距。之前作一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵，發現本身對交叉熵的理解有些模糊，不夠深刻。遂花了幾天的時間從頭梳理了一下相關知識點，纔算透徹的理解了，特意記錄下來，以便往後查閱

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