为什么要用log, 机器学习中损失函数。

在机器学习中，损失函数是用来衡量模型输出与真实标签之间差异的函数。损失函数越小，模型的预测结果就越接近真实标签。而在某些情况下，我们需要对损失函数进行取对数的操作。

一般来说，我们使用对数损失函数来训练分类问题中的模型，因为对数损失函数可以看做是交叉熵损失函数的特例。交叉熵损失函数在分类问题中广泛使用，特别是在多分类问题中，因为它可以有效地衡量模型输出概率与真实标签之间的差异。而对数损失函数是一种常见的对数形式的损失函数，它在二元分类问题中使用比较多。

另外，使用对数损失函数还有一个好处是可以将损失转化为概率的形式，这样方便我们对模型的输出进行解释和分析。在神经网络中，使用对数损失函数可以避免数值上下溢的问题，同时也可以使反向传播的过程更加简单和高效。

总之，使用对数损失函数可以使模型训练更加高效、方便，同时也可以提高模型的性能和可解释性。