一、compile() 和 fit() 的区别

举个例子：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

意思就是：

“用Adam优化器+二分类交叉熵的方式来训练模型，并观察准确率，每次喂32个样本，总共学10轮。”

二、什么是“编译模型”？

编译（compile）就是配置模型的“训练规则”。

包括：

• 使用什么优化器（如 Adam、SGD）来更新权重
• 用哪个损失函数来计算“学得好不好”
• 训练/验证过程要监控哪些指标

就像准备工作，把模型架好、规则定好，才能开训。

三、binary_crossentropy 是什么？

中文叫“二分类交叉熵”

它是一个用来衡量模型预测和真实标签之间差异的函数，特别适用于二分类任务（比如：是否患病、真假、好坏等）。

数学公式（对一个样本）：

$$\text{Loss}=-[y\cdot \log (p)+(1-y)\cdot \log (1-p)]$$

• $y$：真实标签（0 或 1）
• $p$：模型预测的概率值（介于0到1之间）

举个例子：

假设真实标签是 y=1（表示“阳性”），模型预测为 p=0.9（很有信心）

Loss = -[1 * log(0.9) + 0 * log(0.1)] = -log(0.9) ≈ 0.105

换成预测为 p=0.1（信心错了）

Loss = -log(0.1) ≈ 2.3（损失很大，模型会被惩罚）

✅ 总结一句话：

binary_crossentropy 是用来衡量“你对1类预测得有多准”的标准，预测准 → 损失小，预测错 → 损失大，是神经网络学习的核心“指导信号”。