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。