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交叉熵损失函数基本概念及公式 对于二分类问题，模型的输出通常是一个标量，表示样本属于正类的概率。因此，在二分类的交叉熵损失函数中，我们只需要考虑一个概率值，即模型预测为正类的概率。具体来说，当真实标签为1时，我们关注模型预测为正类的概率；当真实标签为0时，我们关注模型预测为负类的概率。因此，二分类的交叉熵损失函数可以表示为：其中，y 表示真实标签，取值为 0 或 1；p 表示模型预测为正类的概率。而对于多分类问题，模型的输出通常是一个向量，表示样本属于各个类别的概率。因此，在多分类的交叉熵损失函数中，我们需要考虑所有类别的概率。 阅读详情

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