交叉熵损失函数和损失结合

交叉熵损失函数是一种常用的分类问题损失函数，它衡量了模型输出的预测结果与真实标签之间的差异。在训练过程中，我们通常希望最小化交叉熵损失，以使模型的预测结果更加接近真实标签。

当我们将交叉熵损失函数与其他损失函数结合时，通常是为了解决一些特定的问题或优化目标。一种常见的做法是将交叉熵损失函数与正则化项结合起来，这样可以在最小化损失的同时，对模型进行正则化，避免过拟合。

另外，有时候我们也会将交叉熵损失函数与其他损失函数进行加权结合，以便在训练过程中平衡不同的目标。例如，在多任务学习中，我们可能会定义多个损失函数，并为每个损失函数分配一个权重，然后将它们加权求和作为最终的损失函数。

总之，将交叉熵损失函数与其他损失函数结合可以根据具体问题的需求来优化模型的训练过程，并提高模型的性能。