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1、二进制交叉燧损失函数二进制交叉端损失函数是机翳学习领域中最常用的损失函数，它在二分类逻辑回归中的应用尤为广泛。它的含义是通过检验二进制标签的预测结果，计算输出层神经网络的损失函数，以提高神经网络的准确性。同时.，它也被用来衡量模型的性能。二进制交叉烯损失函数有两个输入向址,一个叫做实际值向址，另一个叫做预测值向量,两个向量中包含了其实值和预测值,实际值向量中一般是1或0,而预测值向量中也可以是1或0,也可以是其他介于0和1之间的实数，在上述情况I,二进制交叉燧损失函数表达式可以写作：1.=-E(YIogE(Y)+(I-Y)Io点1(I-Y)其中1.表示损失函数的值,Y表示实际值向蚊中的真实值.
2、Y表示预测值向城中的预测值.二进制交叉端损失函数可以在高校与高等教育领域的无数的应用中体现出其或要性。例如，由于当今社会，教育领域存在差异，有高校与高等院校之分，学术领域中.成绩卓绝者则有机会拥有大学教育，从而取得更加良好的发展前景.二进制交叉隔损失函数可用来帮助构建分类模型，将学生出生至高等院校的概率从实际的成绩中判断出来，使得学生在择校时有对比的基础。另一方面，二进制交叉婚根失函数可以用在学术论文编制中，通过记录论文真.假结论的预测值，以及和实际发表情况的比较，用于评估提出的论文预测模型，以便改进学术水平，开发出更为准确、有效的学术愦测模型，使得科研成果在未来可以得到更多的认可，提升科研水平。最后.不可忽视的是,二进制交叉燎损失函数的广泛应用，正是为学术科研提供广可行的技术手段，削弱了高校与1等教育.之间的不平等，充实了教育资源的可持续发展，更高的学术水平将使得其高等教目的教g质址及其一流性更上台阶.
