深度学习中,常见的损失函数
时间: 2023-12-30 20:58:37 浏览: 73
20180512_深度学习损失函数设计1
深学习中常见的损失函数包括:
1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE):用于回归任务,计算预测值与真实值之间的差距。
2. 交叉熵(Cross Entropy,CE):用于分类任务,衡量模型输出的概率分布与真实标签的差距。
3. 对数损失(Log Loss):也用于二分类任务,计算模型输出的概率与真实标签的差距。
4. KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD):度量两个概率分布之间的差距,常用于生成模型的训练。
5. 感知机损失(Perceptron Loss):用于二分类任务,基于感知机模型的原理,当预测错误时才会有损失。
6. 负对数似然损失(Negative Log Likelihood,NLL):用于多分类任务,衡量模型输出的概率分布与真实标签的差距。
7. Hinge损失:用于支持向量机(SVM)的训练,基于最大化分类间隔的原理。
选择何种损失函数取决于具体的任务和模型结构。
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