如何选择损失函数和优化器

选择损失函数和优化器需要考虑到模型的任务和特点。

对于分类任务，常见的损失函数有交叉熵损失函数、对数损失函数等；对于回归任务，常见的损失函数有均方误差损失函数、平均绝对误差损失函数等。此外，还有一些特定的任务需要特定的损失函数，例如生成模型的损失函数可以使用对抗损失函数。

优化器的选择可以考虑使用Adam、SGD、RMSprop等常见的优化器。不同的优化器有不同的参数，例如学习率、动量等，需要根据具体情况进行调整。

在选择损失函数和优化器时，可以参考相关文献和实验结果，并进行实验比较不同的选项，最终选择表现最优的组合。