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mindspore.nn.MultiLabelSoftMarginLoss
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.. py:class:: mindspore.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean')
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基于最大熵计算用于多标签优化的损失。计算公式如下。
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.. math::
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\mathcal{L}_{D} = - \frac{1}{|D|}\sum_{i = 0}^{|D|}\left(
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y_{i}\ln\frac{1}{1 + e^{- x_{i}}} + \left( 1 - y_{i}
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\right)\ln\frac{1}{1 + e^{x_{i}}} \right)
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:math:`\mathcal{L}_{D}` 为损失值，:math:`y_{i}` 为 `target` ,
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:math:`x_{i}` 为 `x` 。如果 `weight` 不为None，将会和每个分类的loss相乘。
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参数：
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- **weight** (Union[Tensor, int, float]) - 每个类别的缩放权重。默认值：None。
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- **reduction** (str) - 指定应用于输出结果的计算方式。取值为"mean"，"sum"，或"none"。默认值："mean"。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape为(N, C)的Tensor，N为batch size，C为类别个数。
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- **target** (Tensor) - 目标值，数据类型和shape与 `x` 的相同。
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输出：
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Tensor，数据类型和 `x` 相同。如果 `reduction` 为"none"，其shape为(N)。否则，其shape为0。
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异常：
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- **ValueError** - `x` 或 `target` 的维度不等于2。
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