《表1 Softmax输出及交叉熵损失示例》

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《基于加权综合损失优化深度学习和DGA的变压器故障诊断方法》

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由式（4）可知，对于训练样本（xi，yi），深度学习模型正确判定属于状态yi的概率值越大，交叉熵损失值越低，此时认为效果更优。但该方式并未考虑误判为其他状态的概率的影响。例如，对同一训练样本（xi，2），经两个不同的SSAE深度学习模型（模型1及模型2）后，Softmax层输出及交叉熵损失函数值如表1所示（设共有9个状态类别）。