目标函数里面的损失函数是什么

目标函数中的损失函数通常是指模型的误差函数，它用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差异程度，进而指导模型的训练。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

在深度学习中，我们往往希望最小化损失函数，以达到优化模型的目的。因此，选择合适的损失函数非常重要，它不仅关系到模型的训练效果，也直接影响到模型应用的效果。

相关问题

gan的目标函数是损失函数吗

GAN（Generative Adversarial Network）的目标函数不是传统意义上的损失函数，而是一种对抗性训练的方式，其中包括一个生成器网络和一个判别器网络。GAN的目标是让生成器网络生成的样本尽可能地接近真实样本，同时让判别器网络判断生成器网络生成的样本与真实样本的区别尽可能小。具体地说，GAN的目标是让判别器网络的准确率最大化，同时让生成器网络的准确率最小化，这样就可以实现生成器网络和判别器网络之间的对抗性训练。因此，GAN的目标函数不同于传统意义上的损失函数。

神经网络NN的目标函数和损失函数是什么

在神经网络中，目标函数和损失函数是两个相关但却不完全相同的概念。

目标函数是指我们所要优化的函数，也称为优化目标。在训练神经网络时，我们通常会选择一个目标函数作为我们优化的目标。例如，对于分类问题，我们可以选择交叉熵作为目标函数。

损失函数是衡量模型预测结果与真实结果之间的差异的函数。在训练神经网络时，我们会不断调整模型的参数，以最小化损失函数。例如，在分类问题中，我们可以使用交叉熵作为损失函数。

通常情况下，我们会选择一个优化目标（目标函数），并使用一个损失函数来衡量模型的预测结果和真实结果之间的差异，然后通过不断优化模型的参数来最小化损失函数。