keras中二元交叉熵损失函数怎么设置

在 Keras 中，二元交叉熵损失函数可以使用 `tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()` 函数。该函数默认使用 sigmoid 函数将模型的输出转换为概率值，然后计算交叉熵损失。如果希望模型输出的是 logits，可以将参数 `from_logits` 设置为 True。

例如，以下代码演示了如何在 Keras 中使用二元交叉熵损失函数：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

在上面的代码中，`tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()` 函数被用作损失函数，并传递给 `model.compile()` 函数。在训练模型时，模型将使用该损失函数进行优化。