bert损失函数
BERT 官方代码中的分类模型的损失函数叫做负对数似然函数（且是最小化，等价于最大化对数似然函数），数学表达式是：
至于为何要定义这样的损失函数，则是因为在实际使用中，常用逻辑回归模型去解决分类问题，当逻辑回归撞上平方损失，损失函数关于参数
非凸。所以，不是分类问题中不使用平方损失，而是逻辑回归不使用平方损失。而代码中的 log_probs 使用了对数，故而不使用平方损失，而使用负对数似然损失函数
BERT 官方代码中的分类模型的损失函数叫做负对数似然函数（且是最小化，等价于最大化对数似然函数），数学表达式是：
至于为何要定义这样的损失函数，则是因为在实际使用中，常用逻辑回归模型去解决分类问题，当逻辑回归撞上平方损失，损失函数关于参数
非凸。所以，不是分类问题中不使用平方损失，而是逻辑回归不使用平方损失。而代码中的 log_probs 使用了对数，故而不使用平方损失，而使用负对数似然损失函数
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