Softmax交叉熵损失函数(Softmax cross-entropy loss)是作用于非归一化的输出结果只针对单个目标分类的计算损失。通过softmax函数将输出结果转化成概率分布，然后计算真值概率分布的损失：
# Softmax entropy loss
# L = -actual * (log(softmax(pred))) - (1-actual)(log(1-softmax(pred)))
unscaled_logits = tf.constant([[1., -3., 10.]])
target_dist = tf.constant([[0.1, 0.02, 0.88]])
softmax_xentropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=unscaled_logits, labels=target_dist)
print(sess.run(softmax_xentropy))
输出：[ 1.16012561]
稀疏Softmax交叉熵损失函数(Sparse Softmax cross-entropy loss)和上一个损失函数类似，它是把目标函数分类为true的转化成index，而Softmax交叉熵损失函数将目标转成概率分布：
# Sparse entropy loss
# L = sum( -actual * log(pred) )
unscaled_logits = tf.constant([[1., -3., 10.]])
sparse_target_dist = tf.constant([2])
sparse_xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=unscaled_logits, labels=sparse_target_dist)
print(sess.run(sparse_xentropy))
输出：[ 0.00012564]
下面总结一下各种损失函数：
