binary cross entropy loss公式

Binary cross entropy loss的公式为：

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

其中，$N$是样本数量，$y_i$是第$i$个样本的真实标签（0或1），$p_i$是第$i$个样本的预测标签（0到1的概率值）。$\log$表示自然对数。

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binary cross entropy loss的pytorch公式

Binary Cross Entropy Loss的PyTorch公式如下：

import torch.nn.functional as F

loss = F.binary_cross_entropy(input, target)

其中，`input`是神经网络的输出，`target`是真实标签。

binary cross entropy用pytorch实现

下面是使用PyTorch实现二元交叉熵的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义真实标签和预测概率
y_true = torch.tensor([1, 0, 1, 0])  # 真实标签
y_pred = torch.tensor([0.9, 0.2, 0.8, 0.1])  # 预测概率

# 计算二元交叉熵
loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, y_true)

print(loss)  # 输出损失值

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测概率，使用`F.binary_cross_entropy`函数计算二元交叉熵损失值。运行结果如下：

tensor(0.2386)

注意，在使用`F.binary_cross_entropy`函数时，`y_pred`的取值范围必须是[0,1]之间的概率值，否则会导致计算错误。如果`y_pred`是未经过概率归一化的原始预测值，需要先经过sigmoid函数处理。例如：

y_pred = torch.tensor([5, -2, 4, -3])  # 原始预测值
y_pred = torch.sigmoid(y_pred)  # 经过sigmoid函数处理
loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, y_true)