binary_crossentropy改成用于多元分类的

在二分类问题中，我们可以使用二元交叉熵（binary crossentropy）作为损失函数。然而，在多元分类问题中，我们需要使用不同的损失函数来度量模型预测结果与实际结果之间的差异。

一种常见的多元分类损失函数是分类交叉熵（categorical crossentropy）。分类交叉熵的计算方法如下：

$loss = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^my_{ij}\log(\hat{y}_{ij})$

其中，$N$表示样本数量，$m$表示类别数量，$y_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的实际标签，$\hat{y}_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的预测概率。

分类交叉熵损失函数的优化过程与二元交叉熵类似，可以使用梯度下降等优化算法来实现。在实践中，分类交叉熵经常用于深度学习模型中的多元分类任务。