深度学习笔记（04）：logistic逻辑回归损失函数

为什么需要定义逻辑回归损失函数？ 为了训练logistic回归模型中的参数W和参数b。 网络的训练输出y_hat是对一个训练样本而言的， 网络训练的输出不可能和对应的标签一模一样。比如训练样本的标签是1，样本的输出不会是1，可能会是0.1，也有可能是0.5。 输出值与标签值之间存在一个差值， 比如说第一次训练得到的输出y_hat=0.3，差值0.7 第二次训练输出y_hat = 0.2，差值0.8

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