lstm的损失函数有哪些
时间: 2023-12-30 12:12:10 浏览: 329
损失函数为Cross entropy的手写数字识别神经网络代码与实现
LSTM(长短时记忆网络)通常使用交叉熵损失函数(Cross-entropy loss)作为损失函数。交叉损失函数是用于分类问题的一种损失函数,它可以用来衡量模型输出的概率分布与实际标签的差异。
在LSTM中,交叉熵损失函数通常用于将模型输出的向量表示和真实标签进行比较。除此之外,LSTM模型还可以使用均方误差(Mean Squared Error,MSE)损失函数或平均绝对值误差(Mean Absolute Error,MAE)损失函数等。
需要根据具体的问题和模型结构选择合适的损失函数,以获得更好的模型性能。
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