带权重的交叉熵损失函数公式

带权重的交叉熵损失函数公式如下：

import tensorflow as tf

def weighted_cross_entropy_loss(y_true, y_pred, weights):
    loss = tf.reduce_mean(tf.multiply(weights, tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred)))
    return loss

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测值，`weights`是每个类别的权重。该函数使用了TensorFlow库中的`softmax_cross_entropy_with_logits`函数来计算交叉熵损失，并使用`tf.multiply`函数将权重应用到每个样本的损失上。最后，使用`tf.reduce_mean`函数计算所有样本的平均损失。

相关问题

加权交叉熵损失函数公式

加权交叉熵损失函数公式如下所示：
$$
loss = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}w_jy_{ij}\log(p_{ij})
$$
其中，$N$表示样本数量，$C$表示类别数量，$w_j$表示第$j$个类别的权重，$y_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的真实标签，$p_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的预测概率。

加权交叉熵损失函数的公式

加权交叉熵损失函数是一种常用的分类问题损失函数，它在处理不平数据集时特别有用。其公如下：

加权交叉熵损失函数公式：
L = - ∑(y * log(y_hat) * w + (1 - y) * log(1 - y_hat) * (1 - w))

其中，
- L表示损失函数的值；
- y表示真实标签；
- y_hat表示模型的预测值；
- w表示样本的权重。

在该公式中，当样本的真实标签为1时，第一项y * log(y_hat) * w起主导作用；当样本的真实标签为0时，第二项(1 - y) * log(1 - y_hat) * (1 - w)起主导作用。通过调整权重w，可以对不同类别的样本进行加权处理，以解决数据集不平衡问题。