smp中softcrossentroloss参数

在SMP中，`softcrossentroloss`是一个损失函数，全称为Soft Cross Entropy Loss。它是一种用于多分类问题的损失函数，与常见的交叉熵损失函数类似，但是它使用了一种软化的方式来处理标签的不确定性。

在传统的交叉熵损失函数中，我们假设每个样本只有一个正确的标签，且该标签是确定的。但在实际情况中，有些标签可能存在一定的不确定性，即一个样本可能属于多个类别。Soft Cross Entropy Loss就是为了解决这个问题而提出的。

具体来说，Soft Cross Entropy Loss将标签向量和预测向量都进行了一定的软化，使得标签向量不再是一个one-hot向量，而是一个概率分布向量。这样做的好处是可以更好地处理标签的不确定性，从而提高模型的泛化能力。

Soft Cross Entropy Loss的公式如下：

$$L=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}y_{i,j}\log(p_{i,j})$$

其中，$N$表示样本数，$C$表示类别数，$y_{i,j}$表示第$i$个样本属于第$j$个类别的概率，$p_{i,j}$表示模型对第$i$个样本属于第$j$个类别的概率预测值。