神经网络常见的损失函数

最新推荐文章于 2025-05-15 23:32:50 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 神经网络 tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LiLi_code/article/details/117173641
损失函数用于评估预测值与真实值的差距，是优化神经网络模型的关键。分类任务常用交叉熵损失，回归任务常采用Smooth损失，网络通过最小化损失函数调整权重以提升性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

衡量预测值与真实值之间的差异的函数就叫做损失函数，衡量模型参数的质量的函数，衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异。

常见命名：

 

分类任务的损失函数

交叉熵结果越接近0，说明预测结果越接近真实值。

 

 

回归任务的损失函数

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