ML知识整理

CE：Categorical Cross Entropy 多目录交叉熵 BCE：Binary Cross Entropy 二分类交叉熵


在二分类中：类型为1时，越靠近1，loss值越小；同理0也如此

MSE：均方误差 ，均方误差（MSE）是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数

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