binary_cross_entropy参数

binary_cross_entropy是一个常用的损失函数，用于二分类问题中的概率预测。它的参数包括两个输入：

1. 输入值：即模型输出的概率值，通常表示为y_pred。
2. 目标值：即真实的标签值，通常表示为y_true。

binary_cross_entropy计算的是两个概率分布之间的交叉熵。它的公式如下所示：

loss = - (y_true * log(y_pred) + (1 - y_true) * log(1 - y_pred))

其中，log表示自然对数运算。y_true和y_pred都是取值范围在0到1之间的概率值。

需要注意的是，y_true的取值通常是0或1，表示样本的真实标签。而y_pred是模型输出的概率值，表示样本属于正类的概率。

通过最小化binary_cross_entropy损失函数，可以使模型更好地拟合训练数据，从而提高二分类任务的性能。