交叉熵代價函數（cross-entropy)

目的：讓神經網絡學習更快 假設簡單模型: 只有一個輸入,一個神經元,一個輸出 簡單模型: 輸入爲1時, 輸出爲0 初始 w = 0.6, b = 0.9   初始預測的輸出 a = 0.82, 需要學習 學習率: 0.15 演示： 初始: w = 2.0, b = 2.0, 初始預測輸出: 0.98, 和理想輸出0差得很遠 演示: 神經網絡的學習行爲和人腦差不多, 開始學習很慢, 後來逐漸增快.

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