Transformer预测模型误差计算方法

Transformer预测模型的误差计算方法通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）来计算。交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，能够衡量模型预测的概率分布与真实标签的差异。

具体来说，对于一个样本，假设其真实标签为$y$，预测输出的概率分布为$\hat{y}$，则交叉熵损失函数可以表示为：

$$L=-\sum_{i}y_i\log(\hat{y_i})$$

其中，$i$表示类别的索引，$y_i$为样本真实标签中第$i$个类别的概率，$\hat{y_i}$为模型预测该类别的概率。

在Transformer预测模型中，通常使用多头自注意力机制和前馈神经网络来进行预测，损失函数通常会在最后一个预测层进行计算，以衡量模型预测的准确性。模型通过反向传播来最小化损失函数，从而提高预测准确率。