神经网络中的损失函数

神经网络中的损失函数是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的差异程度的函数。它通常用于训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型的参数。

常见的损失函数包括：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：将预测值与真实值之间的差异平方化，并求平均值。适用于回归问题。

2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：用于分类问题，根据模型预测的概率分布与实际标签之间的交叉熵计算损失。常见的交叉熵损失函数包括二分类交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss）和多分类交叉熵损失（Categorical Cross Entropy Loss）。

3. 对数似然损失（Log-Likelihood Loss）：与交叉熵损失类似，用于最大化模型对训练样本的似然概率。

4. KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）：衡量两个概率分布之间的差异度量。

5. Hinge 损失：一种用于支持向量机（SVM）的损失函数，在分类问题中常用于最大间隔分类器。

这些都是常见的损失函数，选择何种损失函数取决于具体的问题和模型架构。