如何在keras损失函数中正确使用from_logits进行二值分类？

在Keras中，当我们在进行二值分类任务时，可以使用from_logits参数来正确设置损失函数。

from_logits是一个布尔值参数，用于指示模型输出是否为logits（未经过激活函数的输出）。在二值分类中，我们通常会使用Sigmoid激活函数来将输出映射到0和1之间的概率值。但是，有时候模型的输出并没有经过激活函数，而是直接输出未经处理的logits值。

在这种情况下，我们需要在损失函数中使用from_logits=True，以确保损失函数正确地处理logits。具体而言，我们可以使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits损失函数，该函数内部会自动对logits进行Sigmoid激活函数的处理，以得到预测的概率值，并计算交叉熵损失。

下面是一个使用from_logits参数的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建模型
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)),
    keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits,
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(test_x, test_y)

在上述代码中，我们使用了tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits作为损失函数，同时设置了from_logits=True，确保在计算损失时对logits进行了Sigmoid处理。

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