详细描述损失函数二元交叉熵

二元交叉熵（Binary Cross Entropy）是一种常用的损失函数，特别用于二分类问题。它衡量了模型预测结果与真实标签之间的差异，用于指导模型参数的优化。

在二元交叉熵中，假设有一个二分类问题，标签为0或1，模型的输出为一个介于0和1之间的概率值。对于每个样本，我们可以使用二元交叉熵来计算预测结果与真实标签之间的差异。

二元交叉熵的数学公式如下：

BinaryCrossEntropy(y_true, y_pred) = - (y_true * log(y_pred) + (1 - y_true) * log(1 - y_pred))

其中，`y_true`是真实标签（0或1），`y_pred`是模型的预测概率值。

当`y_true`为1时，公式中只保留了第一项，即`- y_true * log(y_pred)`。这意味着，当真实标签为1时，我们希望模型预测的概率值越接近1，损失越小。

当`y_true`为0时，公式中只保留了第二项，即`- (1 - y_true) * log(1 - y_pred)`。这意味着，当真实标签为0时，我们希望模型预测的概率值越接近0，损失越小。

通过最小化二元交叉熵损失函数，我们可以使模型在二分类问题中更好地逼近真实标签，并提高预测的准确性。在优化模型参数时，通常使用梯度下降等优化算法来找到最小化损失函数的参数值。