深度学习有哪些损失函数
时间: 2023-12-30 18:59:58 浏览: 68
深度学习中常用的损失函数有以下几种:
1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE):用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。
2. 交叉熵损失函数(Cross-entropy Loss):用于分类问题,衡量预测概率分布与真实标签分布之间的差异。
3. 对数似然损失函数(Log-Likelihood Loss):也用于分类问题,基于最大似然估计的思想,最小化错误分类的概率。
4. Hinge 损失函数(Hinge Loss):用于支持向量机(SVM)分类器的训练,对分类正确的样本不会产生误差,对分类错误的样本,误差随着分类错误的程度逐渐增大。
5. KL 散度损失函数(Kullback-Leibler divergence Loss):用于衡量两个概率分布之间的差异,常用于生成模型中。
6. Huber 损失函数:用于回归问题,对异常值不敏感,介于均方误差和绝对误差之间。
不同的损失函数适用于不同的深度学习任务和模型结构。
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