神经网络常见的损失函数

最新推荐文章于 2025-09-16 10:12:46 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-16 10:12:46 发布 · 1k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #tensorflow

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。

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

最低0.47元/天 解锁文章
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。
理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程
/dev/null
05-20 6034
GAN最不好理解的就是Loss函数的定义和训练过程，这里用一段代码来辅助理解，就能明白到底是怎么回事。其实GAN的损失函数并没有特殊之处，就是常用的binary_crossentropy，关键在于训练过程中存在两个神经网络和两个损失函数。 np.random.seed(42) tf.random.set_seed(42) codings_size = 30 generator = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(100, activati
神经网络损失函数全解析：交叉熵/Focal Loss/对比学习，不同任务下的“误差衡量”逻辑（附公式推导+代码实战）
最新发布
2501_91798322的博客
09-16 1227
作为AI技术专家兼学习规划博主，我每天都会收到读者的类似提问： “南木，为什么分类任务用交叉熵而不是MSE？算出来的损失值到底代表什么？” “类别不平衡时，模型全预测多数类也能拿高准确率，Focal Loss真的能解决吗？” “对比学习没有标签，它的损失函数是怎么‘衡量误差’的？完全看不懂公式啊！”损失函数是神经网络的“指挥棒”——它定义了“模型预测与真实目标的误差”，直接决定参数更新的方向和幅度。很多人在调参时花大量时间改模型结构，却忽略了“损失函数是否匹配任务场景”：比如用MSE做分类任务导致梯度消失，
神经网络中的各种损失函数介绍
TensorFlowNews
10-06 4459
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)来最大程度地减少神经网络的损失。通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配，再经过损失函数就可以计算出损失。然后，我们使用梯度...
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
01-01 885
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
人的抱怨源自，自我无能的愤怒
01-07 1140
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...
精选资源
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）
08-18
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...
神经网络-损失函数
2301_77698138的博客
09-14 2061
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。
神经网络训练：激活函数与损失函数的选择，一篇干到底！
zyh252609的博客
05-15 1275
激活函数决定神经元怎么响应输入，是“反应力”损失函数决定模型往哪儿学，是“学习目标”激活函数选错，模型没法表达复杂关系损失函数选错，模型学错方向实战中，ReLU + 合适的损失函数是黄金组合。
人工神经网络中损失函数的研究.pdf
09-26
人工神经网络中损失函数的研究 人工神经网络是近年来非常流行的一种机器学习技术，广泛应用于图像分类、自然语言处理、语音识别等领域。人工神经网络的性能优劣取决于网络架构、参数设置和损失函数的选择。其中，...
bp神经网络 损失函数,bp神经网络参数优化
神经网络爱好者
08-06 2491
图8.11中，X=(x1，…将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有神经元，获得各层的误差信号，用它们可以对各层的神经元的权值进行调整(关于如何修改权值参见韩立群著作[8])，循环不断地利用输入输出样本集进行权值调整，以使所有输入样本的输出误差都减小到满意的精度。对于地球物理反问题，如果把观测数据当作输入数据，模型参数当作输出数据，事先在模型空间随机产生大量样本进行正演计算，获得对应的观测数据样本，利用它们对BP网络进行训练，则训练好的网络就相当于是地球物理数据方程的反函数。.
基于MATLAB的神经网络loss示例
07-16
基于MATLAB的神经网络loss示例基于MATLAB的神经网络loss示例
神经网络中的各种损失函数
深浅卡布星的博客
11-21 853
pytorch
神经网络损失函数汇总
热门推荐
原来是肖哈哈的博客
05-20 2万+
一.基础知识 在理解各种损失函数的选择原理之前，先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念 损失函数（Loss Function）：用来估量模型的预测值 f(x)与真实值 y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求与高级要求： 基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度， 高级要求：在样本分布不均匀地情况下，精确地描述模型输出分布和样本标签之间的接近程度 模型训练（Training）：训练的过程实质是优化（最小化）损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。实际上是模型参..
神经网络中常用的损失函数
摄影爱好者
04-26 4042
神经网络；损失函数
常用的神经网络损失函数
weixin_30616969的博客
01-24 419
参考资料：http://blog.youkuaiyun.com/nuannuanyingying/article/details/70848765 　　　　 https://www.zhihu.com/question/24827633 这里介绍较为常见的两种损失函数，分别是平方损失函数和交叉熵损失函数 1、平方损失函数 一、对输出层w的修正 假若神经网络的前向传播过程如下所示： C表...
神经网络笔记-----经典损失函数
qq_42450404的博客
03-06 680
一、经典损失函数 如何来判断一个神经网络的输出向量于期望的向量有多接近？ 交叉熵是常用的评判方法之一交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。 一、公式 1. softmax回归 加入神经网络的原始输出为y1,y2,y3...yn，那么经过softmax回归处理之后的输出为： 单个节点的输出变成了...
tensorflow：《机器学习笔记与实战》之神经网络4.1损失函数
weixin_41858342的博客
03-23 438
1.搭建神经网络-两个重要步骤 1.1 前向传播搭建网络结构 1.2 反向传播 训练网络参数 2.常用的激活函数 3.神经网络层数计算 3.1只计算有运算能力的层 4.神经网络的优化 4.1从损失函数、学习率、滑动平均、正则化四个方面来优化。 5.一段简单的预测酸奶日销量的代码。 5.1 安装tensorflow 后出错 Impo...
人工神经网络—损失函数
weixin_30920091的博客
10-31 729
一、线性分类 　　得分函数：f(x,W) = W*x + b （均为矩阵运算），W为权重参数，x是图像。 　　得分高的部分就是判断属于那个类别。 　　多条线分类 二、损失函数 　　损失函数评估预测模型的效果，1位容忍值，最终损失值越大表示预测效果越差。 转载于:https://www.cnblogs.com/zzx1905/p/LostFu...
神经网络的常见损失函数
10-06
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，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值