神经网络中loss的选择

在Python的神经网络中，选择损失函数（Loss Function）是非常关键的一步，因为它用于衡量模型预测值与实际标签之间的差异。常见的损失函数有以下几种：

1. **均方误差（Mean Squared Error, MSE）**：适用于回归问题，计算的是预测值与真实值之间差的平方的平均值。对于连续数值输出的模型，如线性回归或神经网络中的最后一层是全连接层的情况。

   from keras.losses import mean_squared_error

   loss = mean_squared_error(y_true, y_pred)

2. **交叉熵损失（Cross-Entropy Loss, CE 或 Categorical Crossentropy）**：常用于分类问题，特别是多分类问题，每个类别视为独立的概率分布。适用于softmax激活后的输出。

   from keras.losses import categorical_crossentropy

   loss = categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

3. **对数似然损失（Log Likelihood Loss）**：也称为负对数似然损失（Negative Log-Likelihood），用于二分类问题，通常不直接使用，但有时会被其他形式包装。

4. **Hinge Loss**：支持向量机（SVM）中常用的损失函数，用于非线性分类问题。

5. **Kullback-Leibler散度（KL Divergence）**：一种衡量两个概率分布相似性的度量，可以用于判断生成模型的质量。

6. **MAE (Mean Absolute Error)**：另一种回归问题的损失函数，它计算绝对值而不是平方，对于异常值更稳健。

7. **Huber Loss**：结合了MSE和MAE的优点，对离群点有鲁棒性。

每种损失函数都有其适用场景和优点，选择时要考虑问题类型、数据分布以及模型的结构。此外，有些深度学习框架可能还提供了自定义损失函数的功能。在训练过程中，可能会尝试几种不同损失函数，看哪个能够更好地优化模型性能。