WCE 通常指的是 "Weighted Cross-Entropy Loss",这是一种在机器学习中用于分类任务的损失函数。它特别适用于处理不平衡数据集,即某些类别的样本数量远多于其他类别的情况。WCE 通过为每个类别分配权重来解决这种不平衡,从而在训练过程中给予较少样本的类别更多的关注。

WCE 的计算公式可以表示为:

其中:

  • 是类别的数量。
  • 是第 个类别的权重。
  • 是一个指示变量,如果样本属于第 个类别,则为 1,否则为 0。
  • 是模型预测样本属于第 个类别的概率。

权重 通常根据每个类别的样本数量来计算,较少样本的类别会有较高的权重。

如果你指的是其他含义的 "WCE",请提供更多的上下文,我会尽力提供帮助。