acc深度学习是指accuracy（准确度） ，它是评估分类模型性能的常用指标。深度学习的目标就是预测出输入样本的正确标签，而准确率是对模型性能的全局评估。

在深度学习中，通常使用交叉熵（cross entropy）作为损失函数。它是一种常用的加权的损失函数，用于计算预测输出和实际输出之间的差距。同时也是优化目标函数。

在代码中，我们通常使用分类准确率作为模型性能评估的指标。分类准确率计算方法是将模型预测正确的样本数除以总样本数。在TensorFlow中，我们可以使用tf.metrics.accuracy方法计算分类准确率。

以下是一个基于Tensorflow框架的示例代码，展示了如何定义交叉熵损失函数及如何使用准确率指标。

import tensorflow as tf

# 定义输入层
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_size])

# 定义隐藏层
W_hidden = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_size, hidden_size], stddev=0.1))
b_hidden = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size], stddev=0.1))
hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W_hidden) + b_hidden)

# 定义输出层
W_out = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, output_size], stddev=0.1))
b_out = tf.Variable(tf.truncated_normal([output_size], stddev=0.1))
output_layer = tf.matmul(hidden_layer, W_out) + b_out

# 定义交叉熵损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=output_layer))

# 定义准确率指标
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(output_layer, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

# 定义训练优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(num_epochs):
        loss_batch = 0
        for batch_x, batch_y in batch(batch_size, train_features, train_labels):
            _,