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在实际应用中的指标可能与现实中的数据中的分布不同
比如考虑一组多分类数据的准确率，这个时候你就需要考虑这组数据每个标签的分布，因为有可能某几个标签在这组数据中的内容较多，而另外几个标签在这组数据之中出现的次数较少，此时你就需要给交叉熵损失函数赋上相应的权重，因为如果不负上权重，你计算的可能保证了这组数据按照分布比例的计算值较好，但是准确率，召回率一般为每个标签计算之后再求平均，这就相当于考虑的是每个标签的一种平均分布，与你的训练集合上面的数据分布不同，造成效果并不好。