binary cross entropy

二元交叉熵（binary cross entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间差异的度量方法，常用于二分类问题中的损失函数。它的计算方式是将真实标签和预测标签的概率分布分别代入交叉熵公式中，得到一个数值作为损失值，用于评估模型的性能。

相关问题

binary crossentropy

二元交叉熵，是一种在机器学习中用于衡量分类模型预测结果与真实结果之间的差异的损失函数。它通常用于处理只有两个可能类别的分类任务。它是基于信息熵的概念设计的，可以量化模型输出的概率分布与真实标签的差异。该损失函数可以用于训练神经网络等各种机器学习模型。

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。