交叉熵损失函数是深度学习中用于评估分类模型性能的一种重要指标。在图像识别、自然语言处理等任务中，它被广泛采用。在处理分类问题时，每个样本被分配到不同的类别，并且通过概率分布来表示其属于各个类别的可能性。当给定一个样本，真实标签为y，模型的预测概率分布为p时，交叉熵损失可以通过以下公式定义： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))。这一损失函数通过对比真实标签和模型预测的差异来度量分类性能，推动模型更准确地进行分类。深入理解交叉熵损失函数对于深度学习从业者至关重要。附带代码实例有助于进一步理解如何在实际项目中应用该损失函数。