📚对数损失函数和交叉熵损失函数🧐

在机器学习中，loss function（损失函数）是衡量模型预测值与真实值之间差距的重要工具。今天咱们聊聊两种常见的损失函数：对数损失函数和交叉熵损失函数！🔍

首先登场的是对数损失函数(Log Loss) 📈。它主要用于评估分类任务中概率输出的质量，尤其是逻辑回归等模型。简单来说，对数损失惩罚那些预测概率远离实际标签的情况，比如当模型预测某个事件发生的概率为0.9，但实际发生时，这个预测会受到轻微惩罚；而如果预测概率是0.1却错了，则会被严重惩罚！因此，对数损失促使模型更准确地估计事件发生的可能性。

接着是交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）🔥。它是深度学习中最常用的损失函数之一，特别适合多类别分类问题。交叉熵衡量了两个概率分布之间的差异，目标是最小化预测分布与真实分布之间的距离。通过最小化交叉熵，模型可以更好地拟合数据并提高分类准确性。

两者虽然名字不同，但都致力于让模型做出更好的决策！💡无论是对数损失还是交叉熵损失，它们都是优化算法不可或缺的一部分，帮助我们打造更强大的AI助手！🤖✨