获取交叉熵的运行时错误。应该改变什么，为什么要改变？

获取交叉熵的运行时错误通常是由于代码中的错误或不完整的实现导致的。要解决这个问题，需要进行以下改变：

检查代码实现：首先，需要仔细检查代码中计算交叉熵的部分，确保没有语法错误或逻辑错误。可以使用调试工具来逐步执行代码并查找错误。
检查输入数据：交叉熵通常用于评估分类模型的性能，因此需要确保输入数据的正确性。检查数据的格式、范围和标签是否正确，并确保数据与模型的期望输入相匹配。
检查模型输出：交叉熵的计算通常涉及模型的输出和真实标签之间的比较。因此，需要确保模型输出的格式和范围正确，并与标签数据相匹配。
检查损失函数的实现：交叉熵通常作为损失函数在训练过程中使用。需要确保损失函数的实现正确，并与模型的输出和标签数据相匹配。

为什么要改变？因为获取交叉熵的运行时错误会导致模型无法正常训练或评估，影响模型的性能和结果。通过改变代码实现、检查输入数据、检查模型输出和检查损失函数的实现，可以解决这些错误，确保模型的正常运行和准确性能评估。

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这就解释了前面初始的神经元输出a=0.98，为什么会比a=0.82学习缓慢那么多。 ?...交叉熵损失函数 S型神经元，与二次均方误差损失函数的组合，一旦神经元输出发生“严重错误”，网络将陷入一种艰难而缓慢的学习“沼泽”中。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。交叉熵损失函数定义如下： ?...一个函数能够作为损失函数，要符合以下两个特性：非负；当实际输出接近预期，那么损失函数应该接近0。交叉熵全部符合。...接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。单样本情况下，交叉熵损失函数可以记为： ? 对C求w的偏导数： ? a = σ(z)，将其代入： ?

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