带有权重参数的f.cross_entropy的公式表达

f.cross_entropy的公式表达为：$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})$，其中$N$为样本数，$C$为类别数，$y_{ij}$表示第$i$个样本的真实标签为$j$的概率，$\hat{y}_{ij}$表示模型预测第$i$个样本的标签为$j$的概率。

相关问题

yolov5 focal loss 参数

YoloV5使用的是带有Focal Loss的交叉熵损失函数。Focal Loss可以解决目标检测中正负样本不均衡的问题，使得模型能够更好地处理难以分类的样本。

Focal Loss的公式如下：

$FL(p_t) = -(1-p_t)^\gamma\log(p_t)$

其中，$p_t$是模型预测的概率值，$\gamma$是Focal Loss的超参数，控制着易分样本和难分样本的权重。当$\gamma = 0$时，Focal Loss退化为普通的交叉熵损失函数。

在YoloV5中，Focal Loss的参数设置如下：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights, reduction='none')
loss = (loss_fn(pred, label) * label_weight).mean()
pt = torch.exp(-loss_fn(pred, label))
focal_loss = ((1 - pt) ** gamma) * loss

其中，$class\_weights$是每个类别的权重，$label\_weight$是每个样本的权重，$pred$是模型的预测值，$label$是真实标签值，$\gamma$是Focal Loss的超参数。