Logistic Regression为什么不用Square Error？？？

当最后求梯度的时候，如果 f w , b ( x n ) = 1 f_{w,b}(x^{n}) = 1 fw,b​(xn)=1的时候，梯度为0，正常。但是当 f w , b ( x n ) = 0 f_{w,b}(x^{n}) = 0 fw,b​(xn)=0时，梯度同样为0，这样就不对了，因为此时的结果是错误的，但是梯度为0却导致学不到任何东西。 如上图所示，黑色的为Cross Entropy，当

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