交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）是机器学习和深度学习中一种非常重要的损失函数，尤其在分类任务中发挥着不可替代的作用。它通过比较预测概率分布与真实标签的概率分布来计算损失值，从而帮助模型不断优化自身的预测能力。🔍🤖

然而，在处理不平衡数据集时，标准的交叉熵损失函数可能无法公平地对待所有类别。这时，引入带类别权重的交叉熵损失函数便显得尤为重要。💡📊

带类别权重的交叉熵损失函数通过为每个类别分配一个权重系数，从而在计算损失时给予少数类更多的关注。这不仅有助于提高模型对少数类的识别能力，还能有效缓解数据不平衡带来的负面影响。📈🌈

通过合理设置类别权重，我们可以显著提升模型在不平衡数据集上的表现，使其更加准确和可靠。🏆💪

深度学习 机器学习 交叉熵损失