深度学习常用loss函数（原理、特点）

最新推荐文章于 2025-09-22 22:18:24 发布
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深度学习损失函数原理分析（三） 深度学习原理.pdf
04-13
深度学习损失函数原理分析 深度学习损失函数是深度学习模型中一个非常重要的组件，决定了模型的优化方向和速度。不同的损失函数适用于不同的模型和问题，因此选择合适的损失函数是模型优化的关键。本文主要介绍三种...
深度学习损失函数原理解析（一） 深度学习原理.pdf
04-13
深度学习损失函数原理解析 深度学习中损失函数的选择是模型训练效果的关键所在。不同的损失函数有其特点和应用场景，本文将对深度学习中常用的19种损失函数进行介绍，包括均方误差损失、交叉熵损失、KL 散度损失、...
神经网络算法——损失函数（Loss Function）
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-08 2万+
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面，详细介绍损失函数Loss Function。损失函数。
深度学习 loss
qq_29133371的博客
10-12 2034
损失函数（Loss Function）详细介绍
最新发布
Sunhen_Qiletian的博客
09-22 1357
摘要： 损失函数是机器学习中衡量模型预测误差的核心工具，其选择直接影响模型性能。本文系统梳理了损失函数的分类框架：回归任务（如MSE、MAE）、分类任务（如交叉熵、Hinge损失）和分布匹配任务（如Wasserstein距离）。针对不同场景提出选择原则：回归任务需权衡异常值敏感性（MSE对异常敏感，MAE更鲁棒）；分类任务需匹配输出形式（二分类用BCE+Sigmoid，多分类用CCE+Softmax）；生成模型优先选用Wasserstein损失。同时强调损失函数与优化器、激活函数的协同关系（如MSE配Ada
损失函数loss
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/23538535 监督学习及其目标函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部...
深度学习之——损失函数（loss)
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本文的目的介绍损失函数，以及它们的基本原理。
深度学习loss函数
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07-02 733
语义分割的各种loss详解与实现： https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/84576044?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg focal loss实现： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1631660497731008746&wfr=spider&for=...
深度学习中的损失函数：从原理到实践
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Keras深度学习实战——深度学习中常用激活函数和损失函数详解
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本教程将介绍 Keras 深度学习框架中常用的激活函数和损失函数。激活函数用于引入非线性特性，使得神经网络能够更好地学习和模拟复杂的输入输出关系；损失函数用于度量模型预测结果与真实值之间的差异，选择合适的损失函数对于模型的训练至关重要。Keras 深度学习框架提供了简单易用的工具来选择和使用激活函数和损失函数，这使得深度学习技术可以更加广泛地应用。
深度学习 二分类 损失函数_深度学习常用损失函数
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船长黑板报所有文章和代码的最新版本均在Captain1986/CaptainBlackboard​github.com维护，知乎不做维护您的Star是对我的鼓励# 　　　　　　深度学习常用损失函数## 引言深度学习的任务本质上来说是拟合一个函数Fcnn，将输入的图片映射到对应的标签，这个映射的好坏需要用损失函数来表达，学习训练的过程也是由损失函数来指导。本文总结了一些在深度学习，更具体地说，实在卷...
loss函数
qq_38517015的博客
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自己总结一下 1.误差来源（李宏毅机器学习where does the error from） 2.loss函数作用 3.如何设置loss函数 4.最小化loss函数的方法(gradient descent，还有别的吗）
Loss函数
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深度学习——loss函数的学习笔记（legacy）
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因为L2范数将误差平方化（如果误差大于1，则误差会放大很多），模型的误差会比L1范数大的多，因此模型会对这种类型的样本更加敏感，这就需要调整模型来最小化误差。但是很大可能这种类型的样本是一个异常值，模型就需要调整以适应这种异常值，那么就导致训练模型的方向偏离目标了。也被称为最小绝对值偏差（LAD），绝对值损失函数（LAE）。一般回归问题会使用此损失，离群点对次损失影响较大。L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。L1损失函数相比于L2损失函数的鲁棒性更好。L1和L2都可以做损失函数使用。
神经网络中的损失函数（Loss Function）
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损失函数通常是一个非负实数函数，表示为L(Y, f(X))，其中Y是实际值（也称为标签或真实值），f(X)是模型的预测值（也称为输出值或估计值），X是输入数据。损失函数的值越小，表示模型的预测结果与实际值越接近，模型的性能也就越好。在这些任务中，模型的目标是尽可能准确地预测连续变量的值，而MAE则提供了一个衡量模型预测精度的有效指标。在这些任务中，模型的目标是准确预测样本所属的类别，而交叉熵损失则提供了一个衡量模型预测精度的有效指标。RMSE是通过计算预测值与实际值之间差的平方的平均值的平方根来衡量的。
深度学习：损失函数Loss Function
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损失函数（Loss Function）详细介绍（一篇文章教会你，新手教程）
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损失函数（Loss Function），又称代价函数（Cost Function）或目标函数（Objective Function，注：目标函数有时泛指最大化/最小化目标，损失函数是其用于“最小化误差”的子类），是机器学习与深度学习中衡量模型预测结果与真实标签（Ground Truth）之间差异程度的核心数学工具。其值越小，代表模型的预测越接近真实情况；模型训练的本质，就是通过优化算法（如梯度下降）不断最小化损失函数的过程。损失函数是连接“模型预测”与“优化目标”的桥梁，其核心作用可归纳为三点：根据机器学习
深度学习实战教程：交叉熵原理与PyTorch应用
在深度学习领域，交叉熵是衡量模型预测概率分布与实际标签分布差异的常用方法。它在分类任务中尤为重要，因为交叉熵可以有效地指导模型优化，尤其是在训练神经网络时，用作损失函数来评估模型性能。 首先，交叉熵...
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