二元交叉熵损失函数如何解决类别不平衡问题

二元交叉熵损失函数能解决像元不平衡的原因是因为它对不同类别的样本给予不同的权重，从而平衡了像元的不平衡性。\n\n在二元分类问题中，如果某一类别的样本数量远大于另一类别，那么模型可能会倾向于将样本预测为数量较多的类别，而忽略数量较少的类别。这样就会导致模型的预测结果偏向于数量较多的类别，而无法对数量较少的类别进行准确的预测。\n\n而二元交叉熵损失函数在计算损失时，会对不同类别的样本给予不同的权重。具体来说，它会对数量较少的类别样本给予较大的权重，从而强制模型更关注数量较少的类别，提高模型对数量较少类别的预测准确性。这样就可以有效解决像元不平衡的问题，使模型能够更好地处理不平衡的样本分布。