交叉熵损失函数代码

以下是二分类交叉熵损失函数的Python代码实现：

def binary_cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-6  # 防止出现log(0)的情况
    loss = -(1 / len(y_true)) * np.sum(y_true * np.log(y_pred + epsilon) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred + epsilon))
    return loss

其中，y_true是真实标签，y_pred是模型的预测标签，epsilon是一个极小值，用于防止出现log(0)的情况。