F.binary_cross_entropy

F.binary_cross_entropy是PyTorch中的一个函数，用于计算二分类问题中的交叉熵损失。它的输入包括两个参数：预测值和目标值。

预测值是一个浮点数张量，表示模型对每个样本属于正类的概率。目标值是一个与预测值形状相同的张量，其中包含了每个样本的真实标签（0或1）。

F.binary_cross_entropy函数会将预测值和目标值作为输入，计算二分类交叉熵损失，并返回一个标量张量作为输出。该损失函数的计算公式如下：

loss = -[target * log(pred) + (1 - target) * log(1 - pred)]

其中，target表示目标值，pred表示预测值。