上一章我们讲解了Logistic回归，接下来我们讲解损失函数。上一章中，我们学习了激活函数——sigmoid函数，它用来将我们的结果压缩到0~1之间，使得压缩后的结果能够更好的表示二分类问题，下图为sigmoid函数。
我们将输入数据通过模型得到输出
，那么如何衡量我们模型预测的是否正确呢?这里就要引出损失函数这一概念，它用来衡量预测值和实际值之间的差距，差距越小说明该模型预测的越准确。
这里我们使用的损失函数为交叉熵损失函数，公式为：
快速入门深度学习（三）——Logistic损失函数
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