说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，我们都不陌生，脑海中会马上浮现出它的公式：
我们已经对这个交叉熵函数的形式非常熟悉，多数情况下都是直接拿来使用。那么，它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？接下来我将尽可能通俗地回答上面这几个问题。
（一）交叉熵损失函数的数学原理
我们知道，在二分类问题模型，例如逻辑回Logistic Regressio、神经网络等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类、正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。
Sigmoid 函数的表达式和图形如下所示：
其中 s 是模型上一层的输出，Sigmoid 函数有这样的特点：s = 0 时，g(s) = 0.5；s >> 0 时， g ≈ 1，s << 0 时，g ≈ 0。显然，g(s) 将前一级的线性输出映射到 [0，1] 之间连续的数值概率上。这里的 g(s) 就是交叉熵公式中的模型预测输出 。
我们说了，预测输出，即Sigmoid函数的输出表征了当前样本标签为1的概率：
很明显，当前样本标签为 0 的概率就可以表达成：
如果我们从极大似然性的角度出发，把上面两种情况整合到一起：
对于这个式子而言，
当真实样本标签 y = 0 时，上面式子第一项就为 1，概率等式转化为：
当真实样本标签 y = 1 时，上面式子第二项就为 1，概率等式转化为：
两种情况下概率表达式与之前的完全一致，只不过我们把两种情况整合在一起了。
重点看一下整合之后的概率表达式，我们希望的是概率 P(y|x) 越大越好。首先，我们对 P(y|x) 引入log函数，因为log运算并不会影响函数本身的单调性。则有：
我们希望log P(y|x)越大越好，反过来，只要 -log P(y|x) 越小就行了。那我们就可以引入损失函数，且令 Loss = -log P(y|x)即可。则得到损失函数为：
非常简单，我们已经推导出了单个样本的损失函数，是如果是计算 N 个样本总的损失函数，只要将N个Loss叠加起来就可以了：
这样，我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。
（二）交叉熵损失函数的直观理解
我们现在已经知道了交叉熵损失函数的推导过程，能不能从更直观的角度去理解这个表达式，而不是仅仅记住这个公式。接下来，我们从图形的角度，分析交叉熵函数，以此来加深大家的理解。
首先，写出单个样本的交叉熵损失函数：
我们知道，当 y = 1 时：
这时候，L 与预测输出的关系如下图所示：
看了 L 的图形，简单明了！横坐标是预测输出，纵坐标是交叉熵损失函数 L。显然，预测输出越接近真实样本标签 1，损失函数 L 越小；预测输出越接近 0，L 越大。因此，函数的变化趋势完全符合实际需要的情况。
当 y = 0 时：
这时候，L 与预测输出的关系如下图所示：
同样，预测输出y^越接近真实样本标签0，损失函数L越小；预测函数越接近1，L越大。函数的变化趋势也完全符合实际需要的情况。
上面两图，可以帮助我们对交叉熵损失函数有直观的理解。无论真实样本标签 y是0还是1，L都表征了预测输出y^与y的差距。
另外，重点提一点的是，从图形中我们可以发现：预测输出y^与y差得越多，L的值越大，也就是说对当前模型的“ 惩罚”越大，而且是非线性增大，是一种类似指数增长的级别。这是由log函数本身的特性所决定的。这样的好处是模型会倾向于让预测输出更接近真实样本标签y。
（三）交叉熵损失函数的其它形式
交叉熵损失函数还有其它形式，之前介绍的是一个典型的形式。接下来将从另一个角度推导新的交叉熵损失函数。
这种形式下假设真实样本的标签为 +1 和 -1，分别表示正类和负类。有个已知的知识点是Sigmoid 函数具有如下性质：
之前提及 y = +1 时，下列等式成立：
如果 y = -1 时，并引入 Sigmoid 函数的性质，下列等式成立：
重点来了，因为 y 取值为 +1 或 -1，可以把 y 值带入，将上面两个式子整合到一起：
这个比较好理解，分别令 y = +1 和 y = -1 就能得到上面两个式子。
接下来，同样引入 log 函数（极大似然），得到：
要让概率最大，反过来，只要其负数最小即可。那么就可以定义相应的损失函数为：
将Sigmoid函数的表达式g(ys) 带入：
L 就是我们要推导的交叉熵损失函数。如果是 N 个样本，其交叉熵损失函数为：
接下来，我们从图形化直观角度来看。当 y = +1 时：
这时候，L 与上一层得分函数 s 的关系如下图所示：
横坐标是 s，纵坐标是 L。显然，s 越接近真实样本标签 1，损失函数 L 越小；s 越接近 -1，L 越大。
另一方面，当 y = -1 时：
这时候，L 与上一层得分函数 s 的关系如下图所示：
同样，s 越接近真实样本标签 -1，损失函数 L 越小；s 越接近 +1，L 越大。
（四）总结
本文主要介绍了交叉熵损失函数的数学原理和推导过程，也从不同角度介绍了交叉熵损失函数的两种形式。第一种形式在实际应用中更加常见，例如神经网络等复杂模型；第二种多用于简单的逻辑回归模型。