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交叉熵（Cross-Entropy）是一种广泛应用于机器学习和深度学习中的损失函数，尤其在分类任务中表现优异。通过衡量预测概率分布与真实标签之间的差异，它能够有效指导模型优化过程。无论是处理图像识别、自然语言处理还是信号分析问题，掌握交叉熵原理对于提升算法性能至关重要。本页面汇集了151个精选资源，包括教程、案例研究及代码示例，助力电子工程师深入理解并灵活运用这一关键技术。

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