叉熵的优势：
在回归模型中有时候会使用均方差作为损失函数，但是当激活函数为sigmoid时，由于其在上边界和下边界的斜率下降十分之快。事实上，一般sigmoid函数的斜率最大值也只有0.25。因此，当训练结果接近真实值时会因为梯度算子极小，使得模型的收敛速度变得非常慢。
而由于交叉熵损失函数为对数函数，在接近上边界的时候，其仍然可以保持在高梯度状态，因此模型的收敛速度不会受到影响。
问交叉熵的优点
问题描述：
交叉熵作用
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