在训练过程中,损失函数用来评估模型输出与实际标签之间的差异,下面哪个损失函数常用于二分类任务?

在二分类任务中，常用的损失函数有交叉熵（Cross Entropy）损失函数和对数损失（Log Loss）损失函数。

交叉熵损失函数是用来评估模型输出与实际标签之间的差异的常用损失函数，它在分类任务中表现良好，尤其是在深度学习中。对于二分类任务，交叉熵损失函数可以表示为：

$$
\mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N y_i \log(p_i) + (1 - y_i) \log(1 - p_i)
$$

其中，$y_i$表示样本的实际标签，$p_i$表示模型的预测结果，$N$表示样本数量。交叉熵损失函数越小，表示模型预测结果与实际标签之间的差异越小。

对数损失损失函数也常用于二分类任务，它定义为：

$$
\mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (y_i \log(p_i) + (1 - y_i) \log(1 - p_i))
$$

与交叉熵损失函数类似，对数损失损失函数也可以用来评估模型输出与实际标签之间的差异，越小表示模型预测结果与实际标签之间的差异越小。