详解加权与Softmax交叉熵损失函数

在机器学习中，尤其是深度学习领域，多分类问题经常使用交叉熵损失函数来评估模型预测结果与真实标签之间的差异。Softmax函数常用于将模型的原始输出转换为概率分布，而交叉熵则衡量这种分布与实际标签分布之间的差距。

加权交叉熵损失函数是在标准交叉熵基础上的一种改进，它通过为不同类别的样本分配不同的权重来解决类别不平衡的问题。这种方式有助于提高模型对少数类的识别能力，从而提升整体性能。

关于Softmax函数和交叉熵损失函数的更详细解释，推荐参阅《AI之路》博主的文章，该文章提供了从理论到实践的全面解析，链接如下：

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