怎么样修改softmax里面的交叉熵损失函数

要修改softmax中的交叉熵损失函数，你需要在代码中找到计算损失的部分，并且替换掉原来的交叉熵损失函数。以下是一个示例代码，展示了如何将交叉熵损失函数替换为均方误差损失函数：

import tensorflow as tf

# 定义模型
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(10,))
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(input_layer)
output_layer = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(dense_layer)

# 定义损失函数
# 交叉熵损失函数
# loss_function = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
# 均方误差损失函数
loss_function = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 编译模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_function)

# 训练模型
x_train = tf.random.normal((1000, 10))
y_train = tf.one_hot(tf.random.uniform((1000,), maxval=5, dtype=tf.int32), depth=5)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

在上述代码中，我们首先定义了一个具有10个输入特征和5个输出类别的模型。然后，我们定义了一个新的损失函数`MeanSquaredError`，并将其传递给模型的编译函数。最后，我们用随机生成的数据对模型进行了10次训练。