簡單的交叉熵損失函數，你真的懂了嗎？

說起交叉熵損失函數「Cross Entropy Loss」，腦海中立馬浮現出它的公式： 我們已經對這個交叉熵函數非常熟悉，大多數情況下都是直接拿來使用就好。但是它是怎麼來的？爲什麼它能表徵真實樣本標籤和預測概率之間的差值？上面的交叉熵函數是否有其它變種？也許很多朋友還不是很清楚！沒關係，接下來我將盡可能以最通俗的語言回答上面這幾個問題。 1 交叉熵損失函數的數學原理 我們知道，在二分類問題模型：例

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