神经网络中采用交叉熵作为损失函数，以克服sigmoid函数在梯度更新上的问题sigmoid函数导数饱和导致梯度更新效率降低，即斜率较小，这影响了学习过程的速度交叉熵损失函数在计算梯度时避免了梯度弥散现象，使得学习速率更加稳定相关理论和证明显示，交叉熵与sigmoid函数的导数无关，有效防止了梯度消失，提升了。
交叉熵损失通常与sigmoid或softmax函数结合使用神经网络输出的logits经过sigmoid或softmax转换后，得到每个类别的概率分布这些概率分布与真实类别的一维onehot向量相结合，通过计算得出最终的损失值优势交叉熵损失函数是凸函数，这确保了全局最优解的搜索它具有高效的学习能力，能够快速调整模型权重。