交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

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医学图像融合后的评价指标：交叉熵；应该使用标准图像&融合后图像，使用方法cross_entro=num2str(cross_entropy(data.M1,data.M2));

交叉熵方法是一个自适应的收敛优化方法，对解决优化问题效果非常的好

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。

可以计算数据之间的峰值信噪比、交叉熵、均方差、结构相似性等

针对复杂图像的分割问题，提出一种基于生物地理学优化（biogeography-based optimization，BBO）算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式，并将此推广到多阈值分割，以求得多个极值提高分割效果。由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题，引入BBO算法的思想，实现对多个阈值快速精确的寻优。最后，对标准图像进行分割以验证该算法，结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。

交叉熵损失函数 python实现源码 focal_loss.py 实际工程项目所用，可供学习参考！

二维最大熵与交叉熵结合源代码实例程序

由于不确定因素多、电网规模大，原始蒙特卡洛模拟(MCS)在复杂电力系统可靠性评估中无法满足实时高效的要求。提出一种基于交叉熵(CE)的重要抽样与极限学习机(ELM)相结合的可靠性评估算法，一方面通过在系统抽样环节引入CE构建元件的最优概率分布，减小方差变化，加快指标收敛速度；另一方面，采用ELM对重要抽样的状态样本进行有监督学习，以所构建的网络学习模型替代传统非线性规划方法进行状态评估，提高单次系统状态评估的效率，从而实现快速可靠性评估。对IEEE RTS-79系统进行可靠性评估，与原始MCS和CE重要抽样的对比结果表明，在一定的误差范围内所提算法合理、有效，其计算效率较原始MCS和CE显著提高。