首页对于分类问题，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。（A、C可以吗？给出理由）

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。（A、C可以吗？给出理由）

时间: 2023-12-30 09:24:13 浏览: 109

matlab均方误差的代码-matlab-nn:从零开始的神经网络。事实证明Matlab支持OOP

matlab均方误差的代码〜深度学习〜使用Matlab前馈MLP库。出于可读性而非性能而编写。目录结构 nn/ ：库代码 util/ ：用于绘图，权重初始化等的scrappy实用程序功能。 examples/ ：使用lib进行NN分类和回归的示例可用的损失函数均方误差： mean_squared_error = @(y_hat,y) (1/size(y_hat,1)) * sum((y_hat-y).^2); mean_squared_error_gradient = @(y_hat,y) (1/size(y_hat,1))*2*(y_hat-y); 交叉熵损失： cross_entropy_loss = @(y_hat,y) (1/size(y_hat,1)) * ... sum(-(y .* log(y_hat)) ... - (1-y) .* log(1-y_hat)); cross_entropy_loss_gradient = @(y_hat,y) (1/size(y_hat,1)) * (y_hat-y); 在nn/ErrorFunctions.m添加自定义损失函

对于分类问题，常用的损失函数有交叉熵损失函数和二元交叉熵损失函数。均方误差损失函数和平均绝对误差损失函数通常用于回归问题。 A. 均方误差损失函数（MSE）不适用于分类问题。均方误差损失函数主要用于衡量预测值与真实值之间的差异，对于分类问题，预测值和真实值是离散的，不适合使用均方误差损失函数。 C. 平均绝对误差损失函数（MAE）也不适用于分类问题。平均绝对误差损失函数衡量的是预测值与真实值之间的绝对差异，同样对于分类问题，预测值和真实值是离散的，不适合使用平均绝对误差损失函数。因此，对于分类问题，常用的损失函数是交叉熵损失函数和二元交叉熵损失函数。

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