人工神经网络的“损失函数”(loss function) 衡量的是
时间: 2023-11-13 21:05:09 浏览: 32
人工神经网络的“损失函数”衡量的是模型预测结果与实际结果之间的差异,也就是模型的误差。损失函数越小,代表模型预测结果与实际结果越接近,模型的准确性也就越高。因此,在训练神经网络的过程中,我们会通过优化损失函数来调整模型的参数,以达到最小化误差的目的。常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(cross-entropy)等。
相关问题
人工神经网络中的损失函数是什么
人工神经网络中的损失函数(loss function)是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数,也称为目标函数(objective function)或代价函数(cost function)。在训练神经网络时,优化算法会根据损失函数的值来调整模型参数,使得模型的预测结果更接近真实值。常见的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、交叉熵(Cross Entropy)、对数似然损失(Log-Likelihood Loss)等。不同类型的问题和任务需要选择不同的损失函数。
神经网络定义损失函数loss
在神经网络中,损失函数(loss function)是用来衡量模型预测结果与实际结果之间的差异,通常用于训练模型。损失函数的计算结果越小,表示模型的预测结果越接近实际结果,训练效果越好。常见的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error),交叉熵(Cross Entropy)等。在模型训练过程中,我们通过不断调整模型参数来最小化损失函数,使模型的预测结果更加准确。
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