crossentropyloss()参数
    交叉熵损失函数（cross entropy loss）是一种用于二分类和多分类问题中的损失函数，常用于深度学习模型中的目标函数。该损失函数将真实标签与预测标签之间的差距（距离）转化为一个实数值的标量，作为模型优化的目标，通过最小化交叉熵损失实现模型的优化。
    交叉熵损失函数的定义如下：
    $$ H(p,q) = -\sum_{i=1}^{n} p_i\log q_i $$
    其中，$p_i$ 表示真实标签的概率分布，$q_i$ 表示预测标签的概率分布，$n$ 表示类别的数量。
    交叉熵损失函数接收两个参数，分别为真实标签和预测标签，其函数形式与公式中的 $H(p,q)$ 相同。在进行模型训练时，我们需要将交叉熵损失函数作为目标函数，通过在训练集上不断的迭代、反向传播和梯度下降等优化算法，不断调整模型参数，使交叉熵损失函数的值不断降低，从而使得模型的预测结果与真实结果尽可能地接近。
    交叉熵损失函数的优点在于，它能够反映出预测结果的概率分布与真实结果的概率分布之间的相似程度，而不是单纯地计算出误差的平均值。这使得在多分类问题中，交叉熵损失函数能够更好地反映出不同类别之间的关系，从而更容易到最优的分类边界。此外，交叉熵损失函数还具有对数形式，可以避免由于预测结果过于确信而导致的梯度消失或梯度爆炸等问题。
    在使用交叉熵损失函数时，需要注意以下几点：
    1. 交叉熵损失函数适用于多分类问题，对于二分类问题可以使用二元交叉熵损失函数；
    2. 真实标签$p_i$与预测标签$q_i$之间需要进行归一化处理，使它们的和等于1；
    3. 由于 $\log$ 函数的定义域为正实数，因此在计算交叉熵损失函数时需要确保预测标签的概率分布$q_i$非负且不为零。
    在深度学习领域中，交叉熵损失函数是常用的损失函数之一，常用于分类问题的神经网络中。它可以与 softmax 函数结合使用，将神经网络的输出转化为类别概率分布，并将此作为预测标签进行计算。此外，交叉熵损失函数也可以与其他优化算法、正则化技术等方法结合
使用，进一步提高模型的性能和鲁棒性。
    总之，交叉熵损失函数是深度学习领域中一种常用的损失函数，具有多分类问题中能够反映出不同类别之间的关系、避免梯度消失和爆炸等重要优点。在使用交叉熵损失函数时，需要注意参数归一化、防止梯度消失等问题，并结合其他优化算法和正则化技术等方法提高模型的性能和鲁棒性。

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