交叉熵（Cross Entropy）是机器学习领域中非常重要的概念之一，尤其是在分类任务中。简单来说，交叉熵是用来衡量两个概率分布之间差异的一种方法。它常用于评估模型预测结果与实际标签之间的差距。👀

当我们训练一个分类模型时，目标是让模型输出的概率分布尽可能接近真实标签的概率分布。此时，交叉熵就成为了一个很好的优化指标。它的公式为：H(p, q) = -Σp(x)log(q(x))，其中p代表真实分布，q代表预测分布。通过最小化交叉熵，我们实际上是在寻找最能描述数据的模型参数。🎯

交叉熵的优势在于它对极端情况更加敏感，比如当某个类别被错误地赋予了极低的概率值时，交叉熵会显著增大，从而促使模型调整以减少这种偏差。因此，在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，交叉熵损失函数几乎成了默认选项。💪

总之，理解并正确应用交叉熵对于提升模型性能至关重要！📈