在PyTorch中正确使用样本权重（sample_weight）的方法
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简介：
本文介绍如何在PyTorch框架下有效利用样本权重(sample_weight)参数，以实现更加灵活和高效的模型训练策略。
在Pytorch中使用样本权重的步骤如下：
1. 将标签转换为one-hot形式。
2. 将每一个one-hot标签中的1替换为预设的样本权重值。
例如，对于单个样本：
- 假设P = [0.1, 0.2, 0.4, 0.3] 是预测概率分布，
- Q = [0, 0, 1, 0] 是one-hot标签表示正确分类的类别。
计算损失时使用公式：loss = –Q * log(P)。
如果要增加样本权重，可以修改为：
- P = [0.1, 0.2, 0.4, 0.3]
- Q = [0, 0, sample_weight, 0]
其中sample_weight是预设的样本权重值。
计算带样本权重后的损失：loss_sample_weight = -Q * log(P)。
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