交叉熵损失函数在深度学习中至关重要，特别是在分类任务中。它通过衡量预测分布与真实分布之间的差异，指导神经网络的优化过程。在PyTorch中，交叉熵损失可以通过`torch.nn.functional.cross_entropy`实现，适用于单标签和多标签分类任务。交叉熵损失结合softmax或sigmoid函数，确保输出为概率分布，从而提高模型的准确性和泛化能力。通过正则化和数据增强等优化技巧，交叉熵损失能够有效防止过拟合并提升模型性能。