多分类任务的交叉熵损失函数公式

对于多分类任务的交叉熵损失函数，其公式为：

$$ J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{k}y_{i,j} log(h_{\theta}(x^{(i)})j) + (1-y{i,j})log(1-h_{\theta}(x^{(i)})_j) $$

其中，$m$ 表示样本数量，$k$ 表示类别数量，$y_{i,j}$ 表示第 $i$ 个样本是否属于第 $j$ 类，$h_{\theta}(x^{(i)})_j$ 表示模型预测第 $i$ 个样本属于第 $j$ 类的概率。