f.binary_cross_entropy

二进制交叉熵(binary cross-entropy)是一种用于二分类问题的损失函数，它可以衡量预测值与真实值之间的差距。它的定义为：

- 当 y=1 时，loss = -log(y_pred)
- 当 y=0 时，loss = -log(1-y_pred)

其中 y_pred 为模型预测的概率值。使用二进制交叉熵可以帮助我们更好地调整模型参数以提高模型在二分类问题上的准确率。

相关问题

F.binary_cross_entropy

F.binary_cross_entropy是PyTorch中的一个函数，用于计算二分类问题中的交叉熵损失。它的输入包括两个参数：预测值和目标值。

预测值是一个浮点数张量，表示模型对每个样本属于正类的概率。目标值是一个与预测值形状相同的张量，其中包含了每个样本的真实标签（0或1）。

F.binary_cross_entropy函数会将预测值和目标值作为输入，计算二分类交叉熵损失，并返回一个标量张量作为输出。该损失函数的计算公式如下：

loss = -[target * log(pred) + (1 - target) * log(1 - pred)]

其中，target表示目标值，pred表示预测值。

F.binary_cross_entropy和F.cross_entropy

F.binary_cross_entropy和F.cross_entropy是PyTorch中常用的损失函数，用于计算二分类和多分类任务的损失。

F.binary_cross_entropy用于二分类任务，计算目标与预测之间的交叉熵损失。它的输入包括两个参数：预测值和目标值。预测值是一个浮点数，表示模型对样本属于正类的概率；目标值是一个二进制标签，表示样本的真实类别。该函数会将预测值通过sigmoid函数转换为概率，并计算交叉熵损失。

F.cross_entropy用于多分类任务，计算目标与预测之间的交叉熵损失。它的输入包括两个参数：预测值和目标值。预测值是一个张量，表示模型对每个类别的预测概率；目标值是一个整数张量，表示样本的真实类别。该函数会将预测值通过softmax函数转换为概率，并计算交叉熵损失。