我知道有很多关于交叉熵的解释，但是我仍然很困惑。

仅仅是描述损失函数的一种方法吗？ 我们可以使用梯度下降算法通过损失函数找到最小值吗？

交叉熵通常用于量化两个概率分布之间的差异。通常，"真实"分布(您的机器学习算法正在尝试匹配的分布)以单热点分布表示。

例如，假设对于特定的训练实例，标签为B(可能的标签A，B和C中的标签)。因此，此培训实例的一个热点分布是：

您可以将上述"真实"分布解释为意味着训练实例具有0％的概率是A类，100％的概率是B类和0％的概率是C类。

现在，假设您的机器学习算法可以预测以下概率分布：

预测分布与真实分布有多接近？这就是交叉熵损失所决定的。使用以下公式：

其中p(x)是所需概率，而q(x)是实际概率。总和超过三个类别A，B和C。在这种情况下，损失为0.479：

这就是您的预测与真实分布有"错误"或"遥不可及"的地方。

交叉熵是许多可能的损失函数之一(另一个流行的函数是SVM铰链损失)。这些损失函数通常写为J(θ)，并且可以在梯度下降中使用，梯度下降是一种将参数(或系数)移向最佳值的迭代算法。在下面的公式中，您可以将J(theta)替换为H(p, q)。但是请注意，您首先需要针对参数计算H(p, q)的导数。

因此，直接回答您的原始问题：

Is it only a method to describe the loss function?

正确的交叉熵描述了两个概率分布之间的损失。它是许多可能的损失函数之一。

Then we can use, for example, gradient descent algorithm to find the
minimum.

是的，交叉熵损失函数可以用作梯度下降的一部分。

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