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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。
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多标签软间隔损失通常用于多标签分类任务中，输入样本可以属于多个目标类别。
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给定输入 :math:`x` 和二元标签 :math:`y` ，其shape为 :math:`(N,C)` ， :math:`N` 表示样本数量， :math:`C` 为样本类别数，损失计算公式如下：
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.. math::
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\mathcal{loss\left( x , y \right)} = - \frac{1}{N}\frac{1}{C}\sum_{i = 1}^{N}
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\sum_{j = 1}^{C}\left(y_{ij}\log\frac{1}{1 + e^{- x_{ij}}} + \left( 1 - y_{ij}
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\right)\log\frac{e^{-x_{ij}}}{1 + e^{-x_{ij}}} \right)
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其中 :math:`x{ij}` 表示样本 :math:`i` 在 :math:`j` 类别的概率得分。 :math:`y{ij}` 表示样本 :math:`i` 是否属于类别 :math:`j` ，
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:math:`y{ij}=1` 时属于，为0时不属于。对于多标签分类任务，每个样本可以属于多个类别，即标签中含有多个1。
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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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