介绍一下损失函数的种类和它们各自的优缺点
时间: 2023-02-24 08:38:43 浏览: 337
损失函数是用于衡量模型预测结果与实际结果之间差异的函数。常见的损失函数有均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、交叉熵(Cross Entropy)等。
均方误差(MSE)是模型预测值与实际值之间的差异的平方和的均值,它能够很好地反映模型的预测精度,但是它对异常值的敏感性较高。
平均绝对误差(MAE)是模型预测值与实际值之间的差异的绝对值的均值,它能够很好地抑制异常值的影响,但是它的计算量比MSE大。
交叉熵(Cross Entropy)是用于衡量两个概率分布之间的差异,它能够很好地反映模型的预测精度,并且它对异常值的敏感性较低。
阅读全文