BP神经网络的误差函数有哪些

BP神经网络的误差函数可以根据不同的任务和需求进行选择。以下是常用的几种误差函数:

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均差值的平方。

2. 交叉熵误差（Cross Entropy Error，CEE）：适用于分类问题，计算预测值与真实值之间的差异，引入了对数函数，能够更好地表达分类问题中的不确定性。

3. 对数似然误差（Log-Likelihood Error，LLE）：适用于分类问题，和交叉熵误差类似，但是对数似然误差还考虑了类别的先验概率。

4. Hinge Loss：适用于支持向量机（SVM）等分类算法，对于正确分类的样本，误差为0，对于分类错误的样本，误差为其到正确分类边界的距离。

5. Huber Loss：适用于回归问题，对于预测误差较小的样本，使用均方误差，对于预测误差较大的样本，使用绝对误差。