多分类加权交叉熵损失函数；keras

多分类加权交叉熵损失函数是一种用于多分类问题的损失函数，它在计算损失时考虑了类别之间的不平衡性。在训练过程中，不同类别的样本数量可能存在差异，为了更好地处理这种不平衡性，可以使用加权交叉熵损失函数。

在Keras中，可以使用`keras.losses.CategoricalCrossentropy`来实现多分类加权交叉熵损失函数。该函数的参数`from_logits`用于指定是否对输入进行softmax操作，`label_smoothing`用于控制标签平滑的程度。

下面是一个示例代码，展示了如何在Keras中使用多分类加权交叉熵损失函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义样本权重
sample_weights = [1.0, 2.0, 1.5]  # 样本权重列表，与类别数量相同

# 定义模型
model = keras.Sequential([
    # 模型结构
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              sample_weight_mode='temporal')  # 使用样本权重

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, sample_weight=sample_weights, ...)