交叉熵损失函数的实现🔍

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在深度学习中，尤其是在神经网络训练过程中，我们经常需要评估模型预测值与实际标签之间的差距。这时，交叉熵损失函数就显得尤为重要啦！它能够帮助我们衡量模型预测结果与真实情况之间的差异，从而指导模型调整参数，不断优化自己的预测能力。🎯

以 TensorFlow 为例，我们可以使用 `tf.reduce_mean` 来计算整个数据集上损失函数的平均值。同时，为了防止在计算过程中出现数值不稳定的问题，比如对数函数中的输入为零导致的错误，我们还需要用到 `tf.clip_by_value` 函数来限制预测概率值的范围。这样可以确保计算过程中的数值稳定性，让我们的模型训练更加顺利。🚀

公式 `cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)))` 就是这样一个例子，它通过上述方法来计算交叉熵损失。这个小小的技巧，往往能在很大程度上提升我们模型的训练效果哦！🌟

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