什么是二进制交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

二进制交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）是一种用于二分类问题的损失函数。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。具体来说，二进制交叉熵损失函数计算的是模型预测的概率值与真实标签之间的对数损失。

在二分类问题中，真实标签通常表示为0或1，而模型的输出是一个介于0和1之间的概率值。二进制交叉熵损失函数通过以下公式计算损失：

L=−[ylog⁡(p)+(1−y)log⁡(1−p)]

其中：

• y 是真实标签，取值为0或1。
• p 是模型预测的概率值。

这个公式表示了当真实标签为1时，损失函数惩罚模型预测的概率值 p 远离1；当真实标签为0时，损失函数惩罚模型预测的概率值 p 远离0。

二进制交叉熵损失函数在深度学习中广泛应用于二分类任务，如图像分类、文本分类等。它能够有效地衡量模型预测的准确性，并通过梯度下降等优化算法来调整模型参数，以最小化损失函数，从而提高模型的预测性能。

二进制交叉熵损失函数是一种基于对数的损失函数，用于衡量二分类模型预测结果与真实标签之间的差异，通过最小化该损失函数来优化模型性能。