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Loss-Function

2026

从伯努利分布推到二元交叉熵:二分类损失为什么长这样

·6016 words·13 mins
起因 # 最近在看 GAN 的时候,判别器的训练目标里反复出现两项: \(\log D(x)\) 和 \(\log(1 - D(G(z)))\) 我能看出 \(\log D(x)\) 越大越好——\(D(x)\) 越接近 1,判别器越确信这是真实样本。也能看出 \(\log(1-D(G(z)))\) 在 \(D(G(z))\) 接近 0 的时候最大——判别器越确信生成的是假样本。