1.2 神经元多输出
神经元-多输出
处理二分类的问题，用一个神经元可以解决，处理多分类的问题，加神经元就可以了。这时候之前的w向量变成了矩阵
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多输出的例子
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二分类逻辑斯蒂回归模型的另一种角度-归一化
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多分类逻辑斯蒂回归模型的推导
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多分类逻辑斯蒂回归模型的例子
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目标函数（通常也被成为损失函数）
(x1,y1) = ([10,3,9,0....4], 3)
y1、 = Model(x1) = [0.1,0.2,0.25,04,0.05]
3->[0,0,0,1,0] 数值到向量的变换叫做one-hot编码
Loss = abs(y1- y1、) = [0,0,0,1,0] - y1、 = [0.1,0.2,0.25,0.6,0.05] = 1.2 整个向量相减得到目标值
(x1,y1) = ([10,3,9,20,....,4],1) 二分类问题，y1 可能等于0或者1，模型算出的概率大于0.5，就认为是1这个类，小于0.5，就认为是0这个类
y1、 = Model(x1) = 0.8 假设模型算出来的概率值为0.8
Loss = y1 - y1、 = 0.2 调整神经网络，就是调整model中的参数，使得y1、 更大，Loss更小
衡量对数据的拟合程度
举个例子
再多举个多分类的问题
平方差损失
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先求出每个数据的目标值（实数就直接相减再平方，向量就向量减法再计算向量平方值），然后求和所有目标值，再做平均
交叉熵损失函数
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这是个熵函数，就是用来衡量两个分布直接的差距的，所以他更适合去做多分类的损失函数
调整参数使模型在训练集上的损失函数最小, 这就以为着model预测出来的结果和真实值的差距最小
作者：Meet相识_bfa5
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