人工智能常用损失函数和优化算法

前言

在前面的文章中，我们了解到模型假设、评价函数（损失函数）和优化算法是构成模型的三个关键要素。刚学习人工智能的朋友肯定会有这样的疑问，是不是这三个关键要素都需要我们在日常工作中进行设计呢？其实啊，并不是这样，很多的框架都已经给我们提供了可供选择的损失函数和优化算法，只需要我们根据自己的业务场景来选择最适合的哪一个即可，是不是很easy？

一、损失函数

1、什么是损失函数？

        衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为损失函数，说的再通俗一些，就是我们需要设计一个函数来评估预测值与真实值的差距范围，差距大说明模型还需要进一步优化。最简单的损失函数就是拿预测值减去真实值，然后求绝对值，如果预测的完全正确，那么绝对值的结果就是0。实际业务中我们不会选择这个函数，因为太简单了。

2、常用的损失函数

• MSE[均方误差Mean Square Error，二次损失Quadratic Loss，L2损失L2 Loss]
• MAE[平均绝对误差Mean Absolute Error，L1损失L1 Loss]
• Huber Loss[平滑的平均绝对误差]
• Log-Cosh Loss[预测误差的双曲余弦的对数]
• Quantile Loss[分位数损失]
• Cross Entropy Loss（CE）[Log Loss、交叉熵损失]
• Focal Loss
• Relative Entropy [相对熵、KL散度(Kullback-Leibler divergence)]
• Exponential Loss [指数损失] 
• Hinge Loss [铰链损失、合页损失]

二、优化函数

1、什么是优化函数？

        前面我们说到了当计算出来预测值之后，通过损失函数就能计算出其与真实值之间的差距。算法训练的目标就是通过找到对应的模型参数，实现预测值与真实值的误差最小化。这个寻找最优模型参数的方法即为优化算法。

2、常用的优化算法：

• 梯度下降法
• 随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent SGD）
• 动量法
• AdaGrad
• RMSProp
• Adam

三、扩展知识：

1、学习率：

        每次参数值沿着梯度反方向变动的大小，即每次移动的步长

2、mini-batch：

        每次迭代时抽取出来的一批数据被称为一个mini-batch。

3、batch_size：

        一个mini-batch所包含的样本数目称为batch_size。

4、epoch：

        当算法训练的时候，按mini-batch逐渐抽取出样本，当把整个数据集都遍历到了的时候，则完成了一轮训练，也叫一个epoch