适用于基于神经网络的单类分类算法的高斯损失函数包含哪些

高斯损失函数通常包含以下几个参数：

1. 预测值（即神经网络输出的值）

2. 真实值（即样本的标签）

3. 均值（即高斯分布的中心值）

4. 方差（即高斯分布的标准差）

高斯损失函数的公式为：

L(y, f(x)) = 1/2 * (y - f(x))^2 / sigma^2 + log(sigma) + C

其中，y是真实值，f(x)是预测值，sigma是方差，C是常数。