softmax函数模型的交叉损失函数

交叉熵损失函数是softmax函数模型中常用的损失函数之一，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。其数学表达式为：
$$
L_{CE}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}log\hat{y}_{ij}
$$
其中，$N$ 表示样本数量，$C$ 表示类别数，$y_{ij}$ 表示样本 $i$ 的真实标签为类别 $j$ 的概率，$\hat{y}_{ij}$ 表示样本 $i$ 在模型中预测为类别 $j$ 的概率。交叉熵损失函数可以用来训练分类模型，通过最小化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果尽可能地接近真实标签。