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。