matlab写交叉熵损失函数

在Matlab中可以使用以下代码实现交叉熵损失函数：

function loss = cross_entropy(y_true, y_pred)
% y_true：真实标签，是一个二维数组，每行表示一个样本的标签
% y_pred：预测标签，是一个二维数组，每行表示一个样本的预测结果
% loss：交叉熵损失函数值

[m, n] = size(y_true);
loss = -sum(sum(y_true .* log(y_pred))) / m;
end

其中，y_true和y_pred都是二维数组，每行表示一个样本的标签或预测结果，m表示样本数量，n表示标签或预测结果的维度。

交叉熵损失函数的计算公式为：$$L(y_{true}, y_{pred}) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}y_{true,i,j}\log(y_{pred,i,j})$$

其中，$y_{true,i,j}$表示第i个样本的第j个标签的真实值，$y_{pred,i,j}$表示第i个样本的第j个标签的预测值。