神经网络NN的目标函数和损失函数公式分别是什么

神经网络的目标函数和损失函数的具体公式因不同的问题和模型而异，下面是一些常见的例子：

1. 回归问题中的均方误差（Mean Squared Error，MSE）损失函数：

MSE = 1/N * Σ(y - y_pred)^2

其中，y是真实值，y_pred是模型的预测值，N是样本数。

2. 分类问题中的交叉熵（Cross Entropy）损失函数：

CE = -1/N * Σ(y * log(y_pred) + (1-y) * log(1-y_pred))

其中，y是真实标签（通常为0或1），y_pred是模型的预测概率，N是样本数。

3. 对抗生成网络（Generative Adversarial Networks，GAN）中的最小二乘（Least Squares）目标函数：

min_G max_D V(D,G) = -1/2 * Σ(log(D(x))) - 1/2 * Σ(log(1-D(G(z))))

其中，G是生成器（Generator），D是判别器（Discriminator），x是真实样本，z是噪声，V(D,G)是目标函数。

需要注意的是，不同的神经网络模型和问题可能需要不同的目标函数和损失函数。上述公式仅为常见例子。