对于分类问题,我们可以采用哪些损失函数? A.均方误差损失函数 B.交叉熵损失函数 C.平均绝对误差损失函数。 D.二元交叉熵损失函数。 E.Huber Loss。
时间: 2024-01-12 21:22:38 浏览: 73
keras:model.compile损失函数的用法
对于分类问题,我们可以采用以下损失函数:
B. 交叉熵损失函数
D. 二元交叉熵损失函数
交叉熵损失函数是分类问题中最常用的损失函数之一。它通过计算模型预测值与真实标签之间的差异来衡量模型的性能。交叉熵损失函数在多分类问题中表现良好。
二元交叉熵损失函数是交叉熵损失函数的一种特殊形式,适用于二分类问题。它将模型预测的概率与真实标签的概率进行比较,衡量模型的性能。
其他选项:
A. 均方误差损失函数主要用于回归问题,不适用于分类问题。
C. 平均绝对误差损失函数也主要用于回归问题,不适用于分类问题。
E. Huber Loss也主要用于回归问题,不适用于分类问题。
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