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背景

在进行一项分类任务训练时，观察到验证集上的accuracy增加的同时，loss也在增加，因此产生了一些疑惑，对accuracy和loss之间的关系进行探索。

定义

在理解他们的关系之前，先来回顾一下什么是交叉熵损失和准确率。交叉熵损失函数：交叉熵输出的是正确标签的似然对数，和准确率有一定的关系，但是取值范围更大。交叉熵损失公式：

其中${\hat{y}}^{(i)}$为预测值，$y^{(i)}$为真实标签，可以看出交叉熵损失只关心对正确类别的预测概率。（在这里为简化讨论，我们假设一个样本里只要一个标签，即简单的0-1二分类问题。）
当训练样本为n时，交叉熵损失函数为：

准确率：在分类问题中，准确率的定义简单粗暴，就是看预测的类别是否和真实的类别一致。在分类任务中，对于一个N类任务，输出就是一个N维的向量，向量每一个位置就代表了一种类别，对应位置的值就代表预测的目标属于该类的概率，比如猫狗的分类，输出向量为[0.3, 0.7],就表示输入的图属于猫的概率为0.3，属于狗的为0.7。在输出预测结果时，我们是取概率最大的索引所对应的的标签作为最终预测的结果标签，比如在上个例子中，预测输出：输入的图像类别为狗。

关系

清楚了定义之后，仔细思考就会发现其中的问题，因为准确率是输出最大的概率，因此0.9的概率值和0.5的概率值效果是等价的，只要保证他们是最大概率即可！请看下面的例子：
比如我们现在预测猫和狗的类别，
有一个样本预测输出是[0.1, 0.9], 它的交叉熵损失为loss = -1* log(0.9) = 0.046, 预测结果为：狗
另一个样本的预测输出是[0.4, 0.6], 它的交叉熵损失为loss = -1 * log(0.6) = 0.222, 预测结果为：狗
可以看出两个样本都预测的为狗，但是他们的交叉熵损失差别很大。因此我们在训练时，可能会出现准确率和交叉熵同时上升的情况。
那么问题来了：
既然准确率和损失都是评价模型好坏的，那么用一个不行吗？为什么要用两个并不完全等价的评价指标呢？
这是因为，在分类问题中，可能准确率更加的直观，也更具有可解释性，更重要，但是它不可微，无法直接用于网络训练，因为反向传播算法要求损失函数是可微的。而损失函数一个很好的性质就是可微，可以求梯度，运用反向传播更新参数。即首选损失不能直接优化(比如准确率)时，可以使用与真实度量类似的损失函数。 损失函数的可微性，使得可以采用多种方式进行优化求解，例如牛顿法、梯度下降法、极大似然估计等。另外在分类任务中，使用accuracy可以，但是在回归任务中，accuracy便不再可用，只能使用loss。

• 通过模型在 dev/test 集上的 accuracy ，计算模型正确分类的样本数与总样本数之比以衡量模型的效果，目标是对模型的效果进行度量。
• 通过损失函数的计算，更新模型参数，目标是为了减小优化误差(Optimization error)，即在损失函数与优化算法的共同作用下，减小模型的经验风险。

总结准确度和交叉熵会出现以下情况：

1. 如果正确标签的概率降低，但这个标签依然是概率最高的，会出现损失增加单准确度不变的结果。
2. 如果数据集的标签很不平均，比如90%是类别A，那么模型一味增加预测A的比例，可能会让准确度上升，但loss可能也会以更大幅度上升（cross entropy的幅度可以很大）
3. 如果模型非常自信，大多数正确标签的概率都接近1，那如果出现一个错误，准确率可能只会降低很少，但交叉熵可能会非常高。

参考：
https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/86138489
https://www.zhihu.com/question/264892967