python损失函数

Python中常用的损失函数有很多种，具体使用哪种取决于你的任务类型和模型架构。下面是一些常见的损失函数：

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

   from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredError

   loss = MeanSquaredError()

2. 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）：适用于分类问题，计算预测类别与真实类别之间的交叉熵。
- 二分类问题：

   from tensorflow.keras.losses import BinaryCrossentropy

   loss = BinaryCrossentropy()

- 多分类问题：

   from tensorflow.keras.losses import CategoricalCrossentropy

   loss = CategoricalCrossentropy()

3. 对数损失函数（Log Loss）：适用于二分类问题，计算预测概率与真实标签之间的对数损失。

   from sklearn.metrics import log_loss

   loss = log_loss(y_true, y_pred)

4. Hinge Loss：适用于支持向量机（SVM）中的二分类问题，计算预测标签与真实标签之间的边界损失。

   from tensorflow.keras.losses import Hinge

   loss = Hinge()

这些只是一些常见的损失函数，根据具体的任务和模型，你还可以根据需要自定义更复杂的损失函数。