交叉熵损失函数大于1
    深度学习作为机器学习的一种领域，被广泛应用在各个领域。其中，损失函数（loss function）是计算机模型中重要的一部分，它可以反映计算机模型的计算结果的好坏。在深度学习中，最常用的损失函数之一就是交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss Function），它可以用衡量计算机模型的输出结果与真实值之间的误差，从而反映模型的计算结果好坏，而最常的衡量指就是交叉熵损失函数的值。
    首先，让我们先来解释什么是交叉熵损失函数。简单来说，交叉熵损失函数是一种用来衡量模型输出与实际值之间的差异的损失函数。它也可以被称为“Log Loss”，是指对预测结果的真实性的一种反映。通俗一点的说法，通常我们将交叉熵作为“真实性评分”，它可以反映出模型的好坏。
    交叉熵很容易计算，它可以用下面的公式表示：
    CE(i)= -∑y(i)*log p(i)
    其中，CE(i)表示交叉熵的值，y(i)表示第i个数据的真实标签值，p(i)表示第i个数据的预测值。
    其实，交叉熵本质上是一个根据真实值和预测值之间差异程度，来衡量计算机模型性能的损失函数，它是一种判断衡量模型性能的标准。一般情况下，当交叉熵损失函数大于1时，表示模型的性能较差；而当交叉熵损失函数小于1时，表示模型的性能较好。
    假如我们想要改善模型的性能，那么我们可以采用调参的方式来提高模型的表现。首先，最重要的就是改变训练的方式，如果训练方式不当，那么模型就会出现训练不足的情况，从而导致交叉熵损失函数大于1。
正则化损失函数    此外，要提高模型的性能，还可以采用添加隐藏层的方式。增加隐藏层可以让模型更加复杂，从而更好地拟合数据，从而降低交叉熵损失函数的值。
    另外，改变模型的参数，如学习率、正则化参数等，也可以影响模型的表现，因此，参数的调整也是一个重要的方法。
    最后，如果我们要改善模型的性能，那么就要从数据层面下手，比如收集更多的训练数据、改变数据增强的方式等等，这些都是可以改善模型性能的有效办法。
    总之，如果发现交叉熵损失函数的值大于1，那么就表示模型的性能不佳，要想改善模型的性能，就需要从数据和参数两个层面进行改善，同时可以考虑增加隐藏层，通过不断地尝试来调整模型，最终到最合适的参数，让模型的性能提升到更好的水平。

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