CNN的MATLAB程序中损失函数是如何定义的

在卷积神经网络 (CNN) 的 MATLAB 程序中，损失函数通常用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。最常见的 CNN 模型训练过程中，常用的损失函数有：

1. **交叉熵 Loss**（Cross-Entropy Loss）：对于分类任务，特别是在多类别分类问题中，交叉熵是最常见的损失函数。它考虑了每个类别的概率分布，并鼓励模型的预测更接近真实标签的概率分布。

   loss = -sum(labels.*log(predictions));

2. **均方误差 Loss**（Mean Squared Error, MSE）：适用于回归任务，计算预测值与实际值之间差的平方平均数。

   loss = mean((y_true - y_pred).^2);

3. **Dice Loss**：用于二分类问题的形状匹配度量，常用于医学图像分割。

4. ** focal loss**：针对类别不平衡问题设计，着重于减少正负样本的比例差距造成的优化偏斜。

在实际编写中，你可能需要引入 `softmax` 函数处理分类概率，以及 `nnloss` 或自定义函数来计算损失。在训练循环中，每次迭代会计算损失并反向传播更新权重。

softmax_out = softmax(logits); % 对logits应用Softmax
loss = crossentropy(labels, softmax_out, 'DataFormat', 'ChannelsLast');