機器學習和深度學習模型通常用於解決迴歸和分類問題。在監督式學習中，模型在訓練過程中學習如何將輸入映射到機率輸出。為了優化模型的效能，常常使用損失函數來評估預測結果與真實標籤之間的差異，其中交叉熵是常見的損失函數。它衡量了模型預測的機率分佈與真實標籤之間的差異，透過最小化交叉熵，模型可以更準確地預測輸出。
交叉熵是給定隨機變數或事件集的兩個機率分佈之間差異的量測。
交叉熵是常用的損失函數，主要用於最佳化分類模型。模型的表現好壞可以用損失函數的值來衡量，損失越低表示模型越好。交叉熵損失函數的核心思想是將每個預測類別的機率與實際類別的期望輸出（0或1）進行比較，並計算損失。當預測的機率與實際預期值之間的差距越大時，損失的分數也會越大；反之，當差距越小時，損失分數也會越小。在模型訓練過程中，我們希望損失分數越小越好，完美模型的交叉熵損失為0。
可以透過最佳化模型參數來最小化損失函數，一個常見的方法是使用梯度下降演算法在參數空間中搜尋最優解。
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