神经网络定义损失函数

神经网络的损失函数是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的差异的函数。它的作用是衡量模型在训练数据上的表现，以便通过调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的准确性。

常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）等。均方误差适用于回归问题，它计算预测值与实际值之间的平方差。交叉熵损失适用于分类问题，它计算预测值与实际标签之间的差异。

对于多类别分类问题，常用的损失函数是分类交叉熵损失（Categorical Cross Entropy Loss），它将预测值和实际标签之间的差异转化为一个数值指标。

损失函数的选择要根据具体的任务和数据特点进行，目标是找到一个合适的损失函数来衡量模型的性能，并通过优化算法来最小化该损失函数。