二元交叉熵损失的原理

二元交叉熵损失是一种常用的分类问题的损失函数，它可以用来衡量预测值与真实值之间的差距。在二分类问题中，二元交叉熵损失函数的计算方法如下：

$H(p,q) = - (1-p)\log(1-q)$

其中，p代表真实标签的取值（0或1），q代表模型预测为1的概率值。

当真实标签为1时，该式可以简化为：$H(p,q) = -\log(q)$

当真实标签为0时，该式可以简化为：$H(p,q) = -\log(1-q)$

因此，当模型预测的概率值与真实标签值越接近时，损失函数的值越小，反之则越大。