sigmod交叉熵损失函数

sigmoid交叉熵损失函数是一种常用于二分类问题的损失函数。在这个损失函数中，我们使用sigmoid函数将模型的输出映射到一个概率值，然后使用最大似然估计（或最小化交叉熵）来计算损失。

根据引用和引用的内容，我们可以得出sigmoid交叉熵损失函数的推导过程如下：
1. 首先，我们将模型的输出设置为sigmoid函数，将其表示为P(y=1)。
2. 在最大似然估计中，我们希望找到最大化观测数据的概率。因此，我们需要最小化-log(P(y))，其中y是真实标签。
3. 将模型输出（即P(y=1)）代入损失函数公式，得到损失函数为-log(P(y=1))，或者可以理解为交叉熵。

因此，sigmoid交叉熵损失函数可以表示为-log(P(y=1))，或者可以理解为交叉熵。这个损失函数用于衡量模型的输出与真实标签之间的差异，越小表示模型的预测越准确。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [二分类问题的sigmoid交叉熵损失函数推导](https://blog.csdn.net/qq_32103261/article/details/108713763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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