交叉熵用于计算代价的原因在于其能够量化预测结果和实际结果之间的差异，作为评估模型性能的一种重要指标，特别是在分类问题中，交叉熵可以有效地反映模型的预测准确性。交叉熵，从宏观上来说，是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方式，具有特别好的性质。
为什么交叉熵可以用于计算代价
交叉熵，从宏观上来说，是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方式，具有特别好的性质，可以用于评估预测结果和实际结果的差距，因此在机器学习中，它常被用来作为损失函数，用于计算代价。一个完整的交叉熵损失函数的使用过程通常包含以下几个核心步骤：
概率模型建立：在机器学习的过程中，我们通常通过建立模型，预测样本的概率分布。这种预测的结果可能是精确的，也可能存在误差。
实际结果获取：实际结果通常是通过真实的样本数据得到的，也可以理解为样本数据的真实分布。
交叉熵计算：计算交叉熵，就是将预测的概率分布和实际的概率分布放在一起进行比较。通过计算交叉熵，我们可以得到一个度量值，用来衡量预测结果和实际结果的差距。
模型优化：如果计算得到的交叉熵值较大，说明预测结果和实际结果的差距较大，模型的性能较差。因此，我们需要通过优化算法，如梯度下降法等，调整模型的参数，使得交叉熵的值最小，也就是使得预测结果与实际结果的差距最小。
在实际应用中，交叉熵被广泛应用于分类问题，例如，图片分类、文本分类等。因为它可以很好地衡量模型的预测准确性，所以被广泛应用于深度学习和神经网络中，作为优化的目标函数。
交叉熵是机器学习中一种重要的损失函数，它的应用正在日益深入到各种机器学习应用中，改变着我们的工作和生活。
延伸阅读
交叉熵在神经网络中的应用
通过合理的网络结构设计和参数选择，提升模型的预测精度和稳定性。
（1）网络设计，提高精度：通过设计合理的网络结构，如增加隐藏层、选择合适的激活函数等，可以提升模型的预测精度。
（2）参数选择，提高稳定性：通过选择合适的参数，如学习率、权重初始化等，可以提高模型的稳定性。
（3）模型训练，最小化代价：通过反向传播和梯度下降等方法，持续调整模型参数，使得交叉熵损失最小，实现模型的优化。
