交叉熵损失函数

在机器学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。这些优化算法的目标是使损失函数达到最小值。在交叉熵损失函数的定义中，负号的存在实际上是为了将最小化问题转化为最大化问题。

交叉熵损失函数的一般形式是：

\[ \text{Loss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} [y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y}_i)] \]

其中，\(N\) 是样本数量，\(y_i\) 是真实标签，\(\hat{y}_i\) 是模型的预测输出。

在训练过程中，我们希望最小化这个损失函数。由于梯度下降等优化算法通常是最小化问题的算法，因此为了与算法的目标一致，我们会在损失函数前加上负号，将最小化问题转化为最大化问题。

因此，负号的存在并不是损失函数本身的一部分，而是为了符合梯度下降等优化算法的最小化目标。在实际代码实现中，我们通常使用梯度下降算法，而不是最大化算法。我感谢你的提问，希望这样的解释更加清晰。