交叉熵（Cross-Entropy）是一種用於評估模型預測與真實標籤之間差異的損失函數，常見於分類任務。
其核心是衡量預測分佈與目標分佈的相似程度，數值越小代表預測越準確。當模型的預測與真實標籤完全不符 ， y hat趨近 0 時 ，log(y hat) 會趨近負無窮，導致交叉熵損失非常大。
因此，最大值取決於預測錯誤的程度和樣本數量。交叉熵適合用於多分類問題，能有效懲罰錯誤預測，幫助模型快速收斂。 適合用在 AI、機器學習等領域的關鍵技術！ 🌟
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