邏輯回歸是一種分類演算法，其思想是根據特徵值來確定樣本屬於某一類的概率，其函式表示式如下：
其中g函式的影象如下：
可以看出當z的值偏離0點後，g(z)的值會急劇趨於0或1，從而達到分類效果。
邏輯回歸的代價函式如下：
其中θ為向量，m為樣本數量，理解這個函式需要將其分為兩個部分，①為1時，即真值為1，則④式為0，這是**值②式越接近0，則代價越大（因為前面有-號），同理真值為0時，③式為0，**值越接近1，則代價越大。
我們可以運用神經網路演算法將一些樣本分為k類：
最後一層四個結點分別表示這個樣本是否屬於該類。
那麼代價函式就可以表示成這樣：
可以看出和邏輯回歸的代價函式相似。其中有一點區別，①處的k是分類的總數，我們需要把每類的誤差都算進去。②處的θ略有不同，這裡指的不是乙個向量，而是乙個矩陣，包含所有層的引數。
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神經網路中交叉熵代價函式 求導
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在神經網路中使用交叉熵代價函式
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