【日积月累】 交叉熵在机器学习和信息论中是一个重要的概念，尤其在评估预测模型性能时常被用作损失函数。理解交叉熵有助于量化不确定性，并为模型优化提供准确指标。交叉熵结合了熵和KL散度的思想，用于量化一个分布相对于另一个分布的平均描述长度。在机器学习中，交叉熵广泛用于分类问题，通过比较真实标签与预测标签之间的差异来评估模型性能，并在深度学习中与反向传播结合使用以优化模型参数。