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交叉熵通常用于量化两个概率分布之间的差异。通常，“真实”分布（机器学习算法试图匹配的分布）表示为单热分布。例如，假设对于一个特定的训练实例，真标签是B（在可能的标签A、B和C中）。因此，此训练实例的一个热分布是：
Pr（A类）Pr（B类）Pr（C类）
0.0          1.0          0.0
你可以将上述的真实分布解释为训练实例具有0%的A类概率、100%的B类概率和0%的C类概率。
现在，假设你的机器学习算法预测以下概率分布：
Pr（A类）Pr（B类）Pr（C类）
0.228        0.619        0.153
预测的分布与真实分布有多接近就是交叉熵损失所决定的。使用以下公式：

其中p（x）是真实概率分布，q（x）是预测概率分布。总和超过了A、B和C三个等级。在这种情况下，损失为0.479：
H=-（0.0*ln（0.228）+1.0*ln（0.619）+0.0*ln（0.153））=0.479
所以这就是你的预测与真实分布的“错误”或“遥远”的程度。

交叉熵是许多可能的损失函数中的一个（另一个流行的是SVM铰链损失）。这些损失函数通常写为J（θ），可以在梯度下降中使用，梯度下降是一种迭代算法，用于找到参数（或系数）的最佳值。在下面的等式中，用H（p，q）代替J（θ）。但请注意，首先需要计算H（p，q）对参数的导数。

下面直接回答你的原始问题：

它只是描述损失函数的一种方法吗？
是的，交叉熵描述了两个概率分布之间的损失。它是许多可能的损失函数之一。
我们可以使用梯度下降算法来寻找最小值，梯度可以作为熵的交叉下降部分。