损失函数

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原创最新推荐文章于 2026-02-04 07:28:13 发布 370 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【常见的损失函数总结】 损失函数的定义 损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数 阅读详情

https://www.csuldw.com/2016/03/26/2016-03-26-loss-function/

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图像分割中的一些损失函数 BCE损失函数通过比较模型输出的概率值和真实的标签值来衡量模型的表现。BCE−1N∑i1Nyi⋅log⁡yi1−yi⋅log⁡1−yiBCE−N1i1∑Nyi⋅logyi1−yi⋅log1−yiNNN是图像中的像素总数。yiy_iyi是第iii个像素的真实标签（0 或 1）。yi\hat{y}_iyi是模型预测的第iii。阅读详情

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