快速入門深度學習（三）——Logistic損失函數

上一章我們講解了Logistic迴歸，接下來我們講解損失函數。上一章中，我們學習了激活函數——sigmoid函數，它用來將我們的結果壓縮到0~1之間，使得壓縮後的結果能夠更好的表示二分類問題，下圖爲sigmoid函數。 我們將輸入數據通過模型得到輸出，那麼如何衡量我們模型預測的是否正確呢?這裏就要引出損失函數這一概念，它用來衡量預測值和實際值之間的差距，差距越小說明該模型預測的越準確。 這裏我們使

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