交叉熵損失函數詳解

我們知道，在二分類問題模型：例如邏輯迴歸「Logistic Regression」、神經網絡「Neural Network」等，真實樣本的標籤爲 [0，1]，分別表示負類和正類。模型的最後通常會經過一個 Sigmoid 函數，輸出一個概率值，這個概率值反映了預測爲正類的可能性：概率越大，可能性越大。 Sigmoid 函數的表達式和圖形如下所示：     其中 s 是模型上一層的輸出，Sigmoid

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