使用对数值是因为它对预测概率和校正概率

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现在将确定每个修订后的概率的对数。之间的微小差异的惩罚较小。惩罚随着差距的大小而增加。所有调整后的概率均已转换为对数，如下所示。由于所有调整概率均小于 ，因此所有对数均为负数。为了弥补这个微小的数字，我们将对这些数字取负平均值。算术平均值低于零由于我们计算的调整概率为负平均值，这种情况下的对数损失或二元交叉熵达到了 的值。此外，可以使用以下公式而不是使用校正概率来计算对数损失。第 类的可能性用  表示，而第 类的可能性用 () 表示。当观察的类别为 时，公式的第一。

部分适用，而当观察的类别为 时，第二部分消失。二元交叉熵就是这样找到的。损失函数入门首 新西兰电报吗数据库 先，让我们了解一下函数本身，然后我们才能深入研究 。想象一下您花费了时间和精力开发了一个机器学习模型，您确信该模型可以区分猫和狗。在这种情况下，我们希望找到能够帮助我们充分利用模型的指标或函数。损失函数显示了模型的预测效果。当预测值最接近原始值时，损失最小；当预测值关闭时，损失最大。关于数学费用 = ( 预测 –  实际)。您的模型可以根据  值进行改进，直到达到最佳解决方案。大多数二元分类问题都是通过称为二元交叉熵的损。

失函数来解决的，通常称为对数损失，这就是本文的主题。另请阅读标签二元交叉熵二元交叉熵上一篇文章英国航空值机政策和规则下一篇预计到 年，全球动物遗传学市场价值将达到 亿美元橄榄花属橄榄花属相关文章作者的更多内容提升您的电子商务影响力吸引更多流量的最佳策略渲染与现实探索可视化的力量床架您需要了解的一切发表评论评论姓名电子邮件网站在此浏览器中保存我的姓名电子邮件和网站，以便下次发表评论时使用。卖方数字营销看看我的演出热门类别商业健康和健身计算机与技术服务第章教育第章家居装修世界上最好的个人分类网。