自信錯誤的樣子：交叉熵損失的視覺化說明
This is what a confident mistake looks like
重點導讀
交叉熵 以損失地形與下注比喻說明分類器學習過程。
- - 定義：loss = –log(p)，p 為正確類別的預測機率。
- - 地形：在多類別空間中，損失隨兩個類別分數變化而形成坡度。
信源出處dev.to
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來源： Dev.to Top Tech (dev.to)
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