等同于PyTorch中的Keras的binary_crossentropy是二分类问题中常用的损失函数。它用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。binary_crossentropy基于交叉熵的概念,适用于输出为概率值的二分类模型。
该损失函数的优势在于它能够有效地处理二分类问题,并且在训练过程中能够快速收敛。它的计算方式是通过对预测概率和真实标签进行对数运算,然后求取平均值的负数。
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