今天是开始学习深度学习的第一天，我感到非常激动！首先，我们来聊聊如何评估模型预测的准确性。在深度学习中，模型预测的结果通常包含一个或多个类别的概率值，这些概率值可以被理解为模型对每个类别预测结果的信心程度。但是，如果模型给出的概率值与实际情况不符，我们该如何衡量这种不一致呢？这时就需要用到置信度误差计算公式了。
一种常用的置信度误差计算方法是使用负对数似然损失（Negative Log Likelihood, NLL）Loss Symbol，在这里它帮助我们量化模型预测与实际标签之间的差距。具体来说，NLL损失会针对每个样本计算其真实标签对应的预测概率的负对数，并将所有样本的损失相加得到总损失。这个过程就像是给模型设置了一个“考官”，检查它是否真的掌握了知识。
通过这样的方式，我们可以更准确地了解模型在不同任务上的表现，从而不断优化模型，让它变得更聪明！💪
今天的学习让我对深度学习有了更深的理解，期待明天继续探索更多有趣的知识！📚🚀