加权二进制交叉熵损失函数

加权二进制交叉熵损失函数（Weighted Binary Cross-Entropy Loss）是在机器学习和深度学习中用于处理类别不平衡数据的一种优化指标。它特别适用于二分类问题，其中每个样本属于正类或负类的概率分布通常是不均匀的。这个损失函数会为不同的类别分配不同的权重，对于那些较少出现的类别给予更大的惩罚，从而提高模型对少数类别的预测能力。

它的计算公式一般为：
\[ L = -\sum_{i=1}^{n} w_i [y_i \log(p_i) + (1-y_i) \log(1-p_i)] \]
其中 \( y_i \) 是真实标签（0 或 1），\( p_i \) 是模型预测的概率，\( n \) 是样本数，\( w_i \) 是对应类别的权重。