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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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。
神经网络-损失函数
2301_77698138的博客
09-14 1934
在神经网络的训练过程中，损失函数的选择取决于具体的任务和数据特点。例如，在回归任务中，MSE和MAE是常用的损失函数；而在分类任务中，交叉熵损失函数则更为常见。此外，还可以根据实际需求对损失函数进行组合或改进，以达到更好的训练效果。
神经网络中的损失函数
发布工作学习过程中遇到的问题和解决方案
01-01 868
tf.keras 有很多内置的损失函数，具体可见，这里介绍一部分。
神经网络—损失函数
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05-01 1674
损失函数在神经网络中充当核心导航者，通过量化预测与真实值的差异，为模型训练明确优化目标（如最小化误差）。它不仅评估当前性能，还通过反向传播计算梯度，指导参数调整方向，确保任务适配（如分类用交叉熵、回归用均方误差），并可通过正则化项控制模型复杂度，防止过拟合，是驱动整个学习过程的关键机制。损失函数在神经网络中反映的是模型预测结果与真实标签之间的差异程度，损失函数将模型的预测（如分类概率、回归值）与真实标签（Ground Truth）的差异转化为数值形式。
神经网络——损失函数
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开始之前我们先进入数字识别这样一个场景：以识别数字1为例，神经网络模型的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]越好。神经网络解决多分类的问题，最常见的方法是设置n个输出节点，其中n类别个数，那么上述数字判断就应该有n=10个输出。那么如何判断一个输出向量和期望向量的接近程度呢？交叉熵(Cross entropy)是常用的评判方法之一，其实交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分...
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自定义损失函数长短期神经网络，自定义损失函数LSTM神经网络（代码完整，数据齐全，公式齐全）
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基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行回归预测，自定义损失函数，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科...
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神经网络中常见的损失函数有以下几种： 1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：该损失函数用于回归问题，衡量预测值与真实值之间的平方差。 2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：该损失函数常用于分类问题，衡量预测值与真实值之间的差异性，特别适用于二分类问题。 3. 对数损失（Log Loss）：也称为二元交叉熵损失，主要用于二分类问题，可以度量预测值与真实值之间的差异性，并鼓励模型的预测概率接近真实标签的概率。 请注意，以上列举的损失函数并不是神经网络中全部的损失函数，不同的问题和任务可能需要使用不同的损失函数来优化模型的性能。
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