加权交叉熵损失函数怎么定义

加权交叉熵损失函数是一种用于多分类问题的损失函数，它考虑了不同类别的重要性。它的定义如下：

设有N个样本，每个样本有K个类别，第i个样本的真实类别为$y_i$，预测的类别为$\hat{y_i}$，第j个类别的权重为$w_j$，则加权交叉熵损失函数定义为：

$L=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{K}w_jy_{i,j}\log(\hat{y_{i,j}})$

其中，$y_{i,j}$表示第i个样本的真实标签中类别j的值，$\hat{y_{i,j}}$表示第i个样本的预测标签中类别j的值。$w_j$表示第j个类别的权重，可以调整不同类别的重要性，使得模型更加关注某些类别的分类效果。