考虑到数据集中黑发与棕发不会同时出现。虽然其他三种特征组合存在，但两个特征同时为"真"的情况不应发生。然而模型对每个特征独立预测，最终分布只能是各预测结果的乘积。换言之，损失函数隐含要求模型预测必须相互独立。若模型难以判断照片中人物是黑发还是棕发（在特定光线下很常见），可能对每个特征都预测50%概率。损失函数会将其解读为四种组合各占25%概率，但模型实际希望预测的是（假,真）和（真,假）各占50%。
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