Cross Entropy Loss
在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。
单个样本损失函数：
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N 个样本的总的损失函数：
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交叉熵损失函数的其他形式：
单个样本：
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N个样本：
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转载自： https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80735068
参考[1]损失函数 - 交叉熵损失函数
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本文标题：交叉熵损失函数
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