CNN的二元交叉熵损失函数

CNN的二元交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，用于解决二分类问题。它的计算方式是将预测值和真实值分别取对数，然后将它们相乘并取相反数，最后求平均值。这个损失函数的目标是最小化预测值和真实值之间的差距，从而提高模型的准确性。在CNN中，二元交叉熵损失函数通常与softmax函数一起使用，用于计算每个类别的概率分布。通过不断调整模型参数，使得损失函数的值最小化，从而提高模型的分类准确率。