binary_crossentropy（二元交叉熵）的定义

最新推荐文章于 2025-09-28 14:42:23 发布
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本文深入解析了二元交叉熵(binary_crossentropy)的概念及其在机器学习中的应用,详细介绍了其数学定义与实际场景中的使用方法。
CUDA教程之 06 CUDA 中的二元交叉熵Binary Cross Entropy，它使我们能够根据小问题以小的方式更新模型，根据大问题以大规模的方式更新模型（教程含源码）
iCloudEnd的博客
06-18 92
首先，我们可以看一下头文件，了解一下需要什么。请注意，有时“loss”也称为“cost”，这就是为什么这个特定函数被称为 BCECost。在机器学习中，“loss”和“cost”这两个术语可以互换，代表相同的概念。
交叉熵损失和二元交叉熵损失
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04-10 2万+
交叉熵损失和二元交叉熵损失的简单讨论
logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）
胭脂草的ABC博客
03-22 2026
求知若愚 logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵） 假设函数： 转存失败重新上传取消 更为一般的表达式：转存失败重新上传取消 （1） 似然函数： 转存失败重新上传取消 （2） 对数似然函数： 转存失败重新上传取消 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这...
二元交叉熵
m0_64254014的博客
03-07 395
二元交叉熵
二元交叉熵损失函数详解
Dfreedom.的博客
09-28 1201
本文系统阐述了二元交叉熵损失函数的原理与应用。首先从二分类问题的核心需求出发，说明为何需要量化预测概率与真实标签的差异。随后从信息论角度推导交叉熵概念，展示其如何衡量两个概率分布的差异。通过数学推导得出二元交叉熵的统一公式，并结合具体案例演示损失计算过程。文章还揭示了二元交叉熵与最大似然估计的等价性，分析了其梯度特性及优化优势。最后总结了该损失函数的完整运作机制，强调其作为"概率校准器"的作用，完美结合了信息论、统计学和优化理论，成为二分类问题的标准选择。
softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy
洛北辰南的博客
06-29 1622
转自：损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系 cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy...
BCE（二元交叉熵）与Dice
qq_73038863的博客
09-23 1010
二元交叉熵（Binary Cross-Entropy, BCE）是深度学习中用于二分类任务的损失函数，衡量模型预测概率与真实标签之间的差异。适用于输出为概率值（如Sigmoid激活后的结果）的场景，例如图像分类中的正/负样本判断。PyTorch提供了BCELoss和BCEWithLogitsLoss两种实现方式。（1）语义分割二分类：血管、视网膜、皮肤病变、道路、缺陷检测等几乎默认先上 BCE(+Dice)。
深度学习损失函数详解 | Binary Cross Entropy（二元交叉熵）原理 + 数学推导 + Python实现
2501_91641025的博客
07-17 1224
（简称 BCE）是用于二分类模型的损失函数，通常用于输出为概率（0~1）的问题，比如逻辑回归、神经网络的输出层等。它本质上是信息论中的交叉熵（Cross Entropy）在二分类场景下的特例。Binary Cross Entropy 是一个经典且强大的损失函数，适用于任何概率型的二分类输出模型。掌握其原理不仅有助于理解模型的优化过程，也能在实际建模中灵活应用与调试。
代码解释 ```python pretrain_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') ```
09-11
- `loss='binary_crossentropy'`：指定使用二元交叉熵损失函数 - 适用于二分类问题（本示例中的标签为 0/1） - 计算公式：$L(y,\hat{y}) = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}[y_i\log\hat{y}_i + (1-y_i)\log(1-\hat{y}...
F.binary_cross_entropy_with_logits(discriminator_output, valid_labels)
最新发布
10-16
`F.binary_cross_entropy_with_logits` 函数结合了 sigmoid 激活函数和二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss）。在二元分类问题中，判别器的输出是未经过 sigmoid 激活的 logits，该函数会先对 logits 应用 ...
Binary Cross Entropy
zhongzhh8的博客
09-23 2万+
参考Understanding binary cross-entropy / log loss 此笔记有内容与机器学习逻辑回归算法原理、伪代码及实现效果展示 交叉熵(cross_entropy)重合 Introduction 训练一个二元分类器（ binary classifier）的时候，往往会用到binary cross-entropy / log loss作为损失函数。下面详细介绍这个损失...
cross_entropy、binary_cross_entropy、binary_cross_entropy_with_logits
LALALA312312的博客
05-31 978
函数具体介绍参考交叉熵的计算参考。
loss盘点: BCE loss —— binary_cross_entropy
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
01-05 760
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二元交叉熵的基本概念
码农研究僧的博客
10-14 1701
反之如果两者越来越偏差，则数字会越来越大，如果两者直接对立，则损失趋近正无穷。当两者的标签值损失很大的时候，有利用模型的学习。通过上面的概率以及图像可得知，当预测标签和真实标签接近的时候，损失函数越接近。标签为1，p（y）概率趋近0，则整体的损失函数值为正无穷。标签为0，p（y）概率趋近1，则整体的损失函数值为正无穷。))为预测的标签值。对应公式为标签值乘以改标签的概率值。标签为1，p（y）概率趋近1，则整体的损失函数值为0。标签为0，p（y）概率趋近0，则整体的损失函数值为0。此文针对该知识点查漏补缺。
二元交叉熵 binary cross entropy
pocket_eight的博客
01-13 4016
二元交叉熵 binary cross entropy 理解一下这个损失函数，一般来说，适用于二分类任务，但是在几个推荐系统的paper中看到了这个损失函数，先上公式： Loss=−1N∑i=1Nyi⋅log⁡(p(yi))+(1−y)⋅log⁡(1−p(yi))Loss=-\frac1N\sum_{i=1}^Ny_i \cdot\log(p(y_i))+(1-y)\cdot\log(1-p(y_i))Loss=−N1​i=1∑N​yi​⋅log(p(yi​))+(1−y)⋅log(1−p(yi​)) 其中，
交叉熵
yingqubaifumei的博客
07-01 223
https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834
二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy）
03-27
### 二元交叉熵损失 (Binary Cross Entropy, BCE) 的概念 二元交叉熵损失是一种常用于分类问题中的损失函数，尤其适用于二分类任务。它的目标是最小化预测概率分布与真实标签之间的差异。通过优化此损失函数，模型...
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