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对数丧掉函数是呆板进修中常用的一种丧掉函数，尤其在逻辑回归模型中存在重要感化。它衡量的是模型猜测值与现实值之间的差别，经由过程对数转换缩小了这种差别，从而在优化过程中领导模型更好地进修数据特点。 对数丧掉函数的定义为：L(y, p) = -[y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p)]，其中y是现实标签，p是模型猜测的概率。假如y=1，则丧掉函数简化为-L(p)，即-p的log值；假如y=0，则丧掉函数简化为-L(1-p)，即(1-p)的log值。 求解对数丧掉函数平日采取梯度降落法。梯度降落法的核心头脑是找到丧掉函数的最小值点，经由过程迭代打算的方法来一直更新模型参数。对数丧掉函数的梯度为：∂L/∂p = -(y/p - (1 - y)/(1 - p))。在每次迭代中，模型参数沿着梯度的反偏向更新，即w = w - α * ∂L/∂p，其中α是进修率，w是模型参数。 除了梯度降落法，另有其他优化算法可能用于求解对数丧掉函数，如牛顿法、拟牛顿法等。在现实利用中，抉择合适的优化算法取决于数据范围、模型复杂度跟打算资本等要素。 总结来说，对数丧掉函数是一个有效的评价模型猜测正确性的东西，经由过程梯度降落等优化算法可能求解模型参数，进步模型机能。