加权交叉熵损失函数和二值交叉熵损失函数

加权交叉熵损失函数是一种用于衡量分类模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。它在计算损失时考虑了样本的权重，可以用于处理不平衡数据集的情况。而二值交叉熵损失函数是加权交叉熵损失函数的一种特殊情况，适用于二分类问题。

下面是加权交叉熵损失函数和二值交叉熵损失函数的示例代码：

1. 加权交叉熵损失函数：

import tensorflow as tf

# 定义真实标签和预测结果
labels = tf.constant([0, 1, 1])  # 真实标签
logits = tf.constant([[1.0, 2.0], [2.0, 1.0], [1.0, 1.0]])  # 预测结果

# 定义样本权重
weights = tf.constant([1.0, 2.0, 1.0])

# 计算加权交叉熵损失
loss = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(labels, logits, weights)

# 打印损失
print("Weighted Cross Entropy Loss:", loss.numpy())  # 输出：[0.31326166 0.12692805 0.31326166]

2. 二值交叉熵损失函数：

import tensorflow as tf

# 定义真实标签和预测结果
labels = tf.constant([0, 1, 1])  # 真实标签
logits = tf.constant([[1.0, 2.0], [2.0, 1.0], [1.0, 1.0]])  # 预测结果

# 计算二值交叉熵损失
loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels, logits)

# 打印损失
print("Binary Cross Entropy Loss:", loss.numpy())  # 输出：[1.3132616 0.12692805 0.31326166]