加权交叉熵损失函数的梯度

根据提供的引用内容，没有提到加权交叉熵损失函数的梯度。但是，我们可以简单介绍一下交叉熵损失函数的梯度计算方法。

交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，它的梯度计算方法相对简单。假设我们有一个样本$x$，它的真实标签为$y$，预测标签为$\hat{y}$，则交叉熵损失函数可以表示为：

$L=-\sum_{i=1}^{C}y_i\log\hat{y_i}$

其中，$C$表示类别数。对于第$j$个类别，其梯度可以表示为：

$\frac{\partial L}{\partial \hat{y_j}}=-\frac{y_j}{\hat{y_j}}$

对于其他类别$k\neq j$，其梯度可以表示为：

$\frac{\partial L}{\partial \hat{y_k}}=-\frac{y_k}{\hat{y_k}}$

因此，我们可以通过计算每个类别的梯度，来更新模型参数，从而最小化交叉熵损失函数。