深度学习的损失函数都有哪些

深度学习中常用的损失函数有以下几种：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，计算预测值和真实值之间的平均平方误差。

2. 交叉熵（Cross Entropy，CE）：用于分类问题，衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。

3. 对数似然损失（Log-Likelihood Loss）：也用于分类问题，是交叉熵的一种特殊情况。

4. 负对数似然损失（Negative Log-Likelihood Loss，NLL）：也用于分类问题，是对数似然损失的一种变体。

5. Hinge Loss：用于支持向量机（SVM）模型，用于二分类问题。

6. 平衡误差损失（Balanced Error Rate Loss，BER）：用于不平衡数据集的分类问题。

7. Kullback-Leibler 散度（Kullback-Leibler Divergence，KLD）：也用于分类问题，衡量两个概率分布之间的差异。

8. Huber Loss：用于回归问题，是均方误差和绝对误差的折中。

以上是常用的一些损失函数，不同的问题和模型可能需要选择不同的损失函数。

相关问题

深度学习有哪些损失函数

深度学习中常用的损失函数有以下几种：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。

2. 交叉熵损失函数（Cross-entropy Loss）：用于分类问题，衡量预测概率分布与真实标签分布之间的差异。

3. 对数似然损失函数（Log-Likelihood Loss）：也用于分类问题，基于最大似然估计的思想，最小化错误分类的概率。

4. Hinge 损失函数（Hinge Loss）：用于支持向量机（SVM）分类器的训练，对分类正确的样本不会产生误差，对分类错误的样本，误差随着分类错误的程度逐渐增大。

5. KL 散度损失函数（Kullback-Leibler divergence Loss）：用于衡量两个概率分布之间的差异，常用于生成模型中。

6. Huber 损失函数：用于回归问题，对异常值不敏感，介于均方误差和绝对误差之间。

不同的损失函数适用于不同的深度学习任务和模型结构。

深度学习常见的损失函数有哪些

常见的深度学习损失函数有：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均差的平方。

2. 交叉熵（Cross-entropy，CE）：用于分类问题，测量真实标签和预测标签之间的距离。

3. 对数损失函数（Log Loss）：也称为二元交叉熵，用于二元分类问题，测量预测概率的正确性。

4. Hinge Loss：用于支持向量机的分类问题中，对于误分类的样本，计算其超平面到正确分类的最小距离。

5. KL散度（Kullback–Leibler divergence，KL 散度）：用于比较两个概率分布之间的差异。

6. Huber Loss：是均方误差和绝对误差之间折中的一种损失函数，可以对异常值具有一定的容忍度。

7. Focal Loss：用于解决分类问题中类别不平衡的问题，增大了难分类样本的权重。

8. Wasserstein Loss：用于GAN（生成式对抗网络）中，在学习生成器时计算生成分布与真实分布之间的距离。