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「交叉熵损失」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…模型输出概率 \hat{y} = \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}，其中 z = w^Tx + b。 交叉熵损失： \mathcal{L} = -\left[ y\log(\hat{y}) + (1-y)\log(1-\hat{y}) \right] 或等价写成： \mathcal{L} = -\log P(y|x) = \begin{cases} -\log(\hat{y}) & y=1 \\ -\log(1-\hat{y}) & y=0 \en…
匹配正文：…几何和饱和梯度。蒸馏可使用软目标交叉熵或 KL，回归价值、embedding 或连续属性时仍可使用 MSE。 图解 MSE vs 交叉熵损失怎么选?图解
匹配追问：逻辑回归为什么用交叉熵损失而不是MSE？ 逻辑回归如何处理多分类问题？ 当特征非线性可分时，逻辑回归有什么改进方法？ 场景切入 假设你要做一个电商订单的欺诈检测模型，输入是用户的各种特征，比如登录设备、下单时间、历史行为等，输出是这笔订单是欺诈的概率。你打算怎么设计这个模型？从原理上讲，它怎么把特征映射到概率的？ 层层追问 二分类问题最简单的方法是什么？……线性回归直接输出连续值，但我们需要概率，怎么办？……那sigmoid函数具体是怎么把线性输出变成概率的？……决策边界又是…
学习内容与项目面试，在同一条路上。