库：Keras，后端：Tensorflow
我正在训练单个类/二进制分类问题，其中我的最后一层具有单个节点，且激活了S形。我正在用二进制交叉熵损失来编译模型。当我运行代码来训练模型时，我注意到损失的值大于1。这是正确的，还是我在某个地方出错了？我已经检查了标签。它们都是0和1。
二进制交叉熵损失是否可能大于1？
Kerasbinary_crossentropy首先将您的预测概率转换为对数。然后，它用于tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits计算交叉熵，并向您返回平均值。从数学上讲，如果您的标签为1并且预测的概率较低（如0.1），则交叉熵可以大于1，如losses.binary_crossentropy(tf.constant([1.]), tf.constant([0.1]))。
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