这个知识点经常会在面试中被问到，这也许因为其在实际应用中效果不错。
我把自己了解的其知识点列如下：
1）首先是目标函数。因为其背景常识可以在其他博文中看到，这里略过。有些文章写到其目标函数使用的是交叉熵，感觉这个概念不容易理解。反而从目标函数，也即损失函数的背景说。正样例的label为1，负样例为0。假设对正样例估计值是靠近0的一个值，那么要给它一个惩罚
这个知识点经常会在面试中被问到，这也许因为其在实际应用中效果不错。
我把自己了解的其知识点列如下：
1）首先是目标函数。因为其背景常识可以在其他博文中看到，这里略过。有些文章写到其目标函数使用的是交叉熵，感觉这个概念不容易理解。反而从目标函数，也即损失函数的背景说。正样例的label为1，负样例为0。假设对正样例估计值是靠近0的一个值，那么要给它一个惩罚
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