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传统的交叉熵损失函数通常用于多分类问题，而在多标签分类问题中，每个样本可能属于多个标签，因此需要使用一些新的技术来优化交叉熵损失函数。

一种常用的技术是标签平滑（Label Smoothing），它可以优化传统的交叉熵损失函数，使其适用于多标签分类问题。标签平滑通过将真实标签的概率分布从原来的one-hot编码改为一个平滑的分布，从而减少模型在训练过程中的过拟合风险。

标签平滑的数学形式为：

$$y_i^{\prime }=(1-ϵ)y_i+\frac{ϵ}{K}$$

其中，$y_i$是真实标签的one-hot编码形式，$y_i^{\prime }$是平滑后的标签，$ϵ$是平滑度，$K$是标签的数量。

在使用标签平滑时，交叉熵损失函数的数学形式变为：

$$L_{CE}=-\sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^K{y}_{ij}^{\prime }\log p_{ij}$$

其中，$y_{ij}^{\prime }$是第$i$个样本的第$j$个标签的平滑标签，$p_{ij}$是模型对第$i$个样本的第$j$个标签的预测概率。

标签平滑的优点在于，它可以减少模型在训练过程中的过拟合风险，从而提高模型的泛化性能。同时，标签平滑还可以使得模型对不确定性的处理更加鲁棒，从而提高模型的鲁棒性。

需要注意的是，标签平滑的平滑度$ϵ$通常需要根据具体的任务和数据集来进行调整，以达到最佳的效果。过高或过低的平滑度可能会导致模型的性能下降。