损失函数和激活函数是不是一回事

损失函数和激活函数并不是一回事。它们是神经网络中起不同作用的两个组件。

损失函数是用来衡量预测值与真实值之间的差距的函数。它是神经网络中的目标函数，通过最小化损失函数的值来调整神经网络的参数，以使得预测值接近真实值。常见的损失函数有均方误差(MSE)、交叉熵等。

激活函数是在神经网络中的每个神经元上使用的一种非线性函数，用于引入非线性特性。它将输入信号的加权和转化为输出信号。激活函数的作用是增加神经网络的表达能力，使其能够学习和表示复杂的非线性关系。常见的激活函数有阶跃函数、Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数、Softmax函数等。

总结起来，损失函数用于衡量预测值和真实值之间的误差，而激活函数则是在神经网络中引入非线性特性。它们分别在神经网络的训练和前向传播过程中起着不同的作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理](https://blog.csdn.net/Leslies2/article/details/123801809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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