二分类网络的输出单元个数和损失函数

是深度学习中常用的概念。

1. 输出单元个数： 二分类问题通常使用一个输出单元来表示两个类别的概率。输出单元的个数为1，表示网络输出一个概率值，用于表示属于某个类别的概率。一般情况下，输出值大于0.5表示属于某个类别，小于0.5表示不属于该类别。
2. 损失函数： 损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。对于二分类问题，常用的损失函数是二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）。该损失函数可以衡量模型输出的概率与真实标签之间的差异，使得模型能够更好地学习分类任务。

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