迁移学习交叉熵损失函数

迁移学习中的交叉熵损失函数是一种常用的目标函数，用于衡量预测值与真实标签之间的差异。在引用中提到的改进的残差网络中，将交叉熵损失函数替换为焦点损失函数。然而，根据提供的引用内容，并没有直接提到迁移学习中的交叉熵损失函数的详细定义或使用方式。所以，无法给出迁移学习中的交叉熵损失函数的具体描述。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于改进残差网络的道口车辆分类方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38738422/15513616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [迁移学习-域分类损失函数-python代码实现](https://blog.csdn.net/m0_47410750/article/details/122915636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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