首先看交叉熵的公式：
重点在于二分类问题x取值只有两个：0 和1，因此只要把x=1和x=0的值代入公式即可：
这一步我当时没搞清楚，很多讲推导的人就直接写下来，完全没搞明白∑符号怎么就没了,其实是把x=1和x=0带入公式就是每个样本的所有可能取值的和。
由于p就是真实标签y，q是神经网络模型预测的概率值：进一步就可以得到：
由于标签y=0或者y=1，因此上面加号两边只有一项留下来
对所有样本求每个样本交叉熵的均值即可
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首先看交叉熵的公式：
重点在于二分类问题x取值只有两个：0 和1，因此只要把x=1和x=0的值代入公式即可：
这一步我当时没搞清楚，很多讲推导的人就直接写下来，完全没搞明白∑符号怎么就没了,其实是把x=1和x=0带入公式就是每个样本的所有可能取值的和。
由于p就是真实标签y，q是神经网络模型预测的概率值：进一步就可以得到：
由于标签y=0或者y=1，因此上面加号两边只有一项留下来
对所有样本求每个样本交叉熵的均值即可
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