分类损失
：交叉熵
预测越偏离真值，损失越大 · −ln(真实类预测概率)
Loss
预测概率 →
0
1
1
y = 1 真值
越接近 1，损失→0
y = 0 真值
预测 0.1 → 损失大
预测 0.9 → 损失→0
多分类：只留真实类那一项
预测 ŷ
0.76
0.21
0.03
猫
狗
兔
标签 y
0
1
0
C.E. = − ln(
0.21
) ≈
1.56
狗的概率越接近 1，损失越接近 0
BCE = −( y·ln(p) + (1−y)·ln(1−p) )
一条公式统一 y=1 与 y=0 两种情况
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