二分类交叉熵，多分类交叉熵，focal loss

1：二分类交叉熵 a) 公式：  ，其中表示网络预测结果，是一个属于（0到1）的值，我们当然希望它们的值很接近1。是真实标签，因为是二分类，所以，的值为0或者1。网络最后一层一般为sigmoid。比如，网络最后一层sigmoid之后，网络输出为0.8，若 = 1，代入公式则loss = -1*log(0.8)；若= 0，loss=(1-0)*log(1-0.8)。 b) pytorch中的形式：c

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