常用损失函数

最新推荐文章于 2025-07-01 15:21:09 发布
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博客围绕常用损失函数展开，虽暂无具体内容，但可知核心聚焦于信息技术领域中常用的损失函数相关知识。

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hellocsz
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推荐系统中常用损失函数
优快云 精品推荐
04-07 2117
推荐系统的损失函数是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，是评价推荐系统性能的重要指标之一。选择合适的损失函数可以帮助推荐系统提高预测精度，提高用户满意度，并且可以在训练过程中更好地指导模型的学习过程。
《深度学习常用损失函数介绍》
weixin_47266126的博客
12-11 743
本文将介绍深度学习中常用的损失函数，包括均方误差损失函数、交叉熵损失函数、Hinge 损失函数等，并分析它们的特点和适用场景。损失函数是深度学习中非常重要的组成部分，它直接影响着模型的训练和性能。本文介绍了深度学习中常用的损失函数，包括均方误差损失函数、交叉熵损失函数、Hinge 损失函数等，并分析了它们的特点和适用场景。其中，是类别数量，是真实值（如果样本属于第类，则，否则），是模型预测的第类的概率值。其中，是平衡因子，用于平衡正负样本的权重，是聚焦参数，用于控制难分类样本的权重。
常见损失函数总结
ACM_hades的博客
03-29 1837
常见损失函数 损失函数： 用来评价模型的预测值和真实值不一致的程度，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。 0-1损失函数(zero-one loss) 公式：L(Y,f(X))={1Y=f(X)0Y≠f(X)L(Y,f(X))= \begin{cases} 1 & Y=f(X) \\ 0 & Y≠f(X)\end{cases} L(Y,f(X...
几种常见的损失函数
weixin_30569033的博客
08-29 1569
1. 损失函数、代价函数与目标函数   损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。   代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。   目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。 -- 2. 常用的损失...
10 个最常用的损失函数
深耕互联网架构与AI领域多年，专注大模型工程化、云原生架构、AI驱动系统，分享实战经验、前沿技术和架构方法论。每周产出深度长文+技术短文，涵盖大厂案例、论文解读与工程实践。拒绝水文，只讲干货。关注我，与一线架构师共同探索技术本质。
06-05 731
用于需要检测系统偏差的场景（如金融预测），但通常不单独作为优化目标。根据任务需求和数据特性（如异常值、量纲、分布）选择合适的损失函数。：交叉熵系列（二分类/多分类）、Hinge Loss（SVM）。反映预测值的平均偏差，方向敏感（正负误差可能相互抵消）。：MAE（鲁棒）、MSE（精确）、Huber（平衡）。：KL散度（分布差异）、Log Cosh（光滑优化）。放大较大误差，对异常值敏感，梯度随误差增大而增大。回归任务，重视大误差的场景（如房价预测）。分类任务的标准损失，对概率预测敏感。
常见的损失函数
先锋小牛
04-26 9424
1、损失函数的意义 机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ，尝试学习 的映射关系，使得给定一个 ，即便这个 不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数（Loss Function）则是这个过程中关键的一个组成部分，用来衡量模型的输出 与真实的 之间的差距，给模型的优化指明方向。 2、回归问题的损失函数 2.1 均方差损失 均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数，也称为 L2 Loss。 从直觉上理.
常用的损失函数合集
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caip12999203000的博客
10-13 1万+
本文章从整理了计算机视觉常用的损失函数，分别从出处、原理、优缺点和代码实现几个方面进行编写。
常见的损失函数(loss function)总结
小白学视觉
08-08 5581
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 导读本文总结了常见的八种损失函数的优缺点，包括：0-1损失函数、绝对值损失函数、 log对数损失函...
头歌——机器、深度学习——常用损失函数的实现
absths的博客
06-15 3527
在分类任务中，网络通常会对输入样本属于每个类的概率进行预测，而我们的目标则是期望正确的类的概率最大。这就是最大似然概率的思想。基于这个思想，我们可以得到交叉熵（Cross Entropy）损失函数。其函数表达式为：其中qi​是标签类别的 one-hot 编码，当样本属于第i个类别时，qi​=1，否则qi​=0；C表示类别的个数；pi​是预测的每个类别的概率，通常是 softmax 的输出：其中xi​是网络模型的输出。
计算机视觉中的常用损失函数
LIN2020LOVEDA的博客
08-07 326
常用损失函数
tensorflow2.0常用损失函数小结
01-21
这些天损失函数有点困扰我，现结合tensorflow2.0官方文档，做以下小结，如果有其它想要补充的，后面再随时更新。 1、tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy / tf.keras.losses....
常用的损失函数（MSE、MAE、Cross-Entropy Loss、Hinge Loss、 0-1 Loss、Huber Loss）
m0_73684307的博客
08-17 2805
损失函数（Loss Function）概念、特点及不同类型的损失函数及其适用场景（均方误差（Mean Squared Error, MSE）、 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）、 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）、Hinge Loss、0-1 Loss、Huber Loss）
常见的损失函数学习随笔
最白の白菜的博客
02-17 1067
常见的损失函数学习随笔 学习目标 知道分类任务的损失函数 知道回归任务的损失函数 在深度学习中, 损失函数是用来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，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式： 分类任务 在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数，所以在这里我们着重介绍这种损失函数。 多分类任务 在多分类任务通常使用softmax将logits转换为概率的形式，所以多分类的交叉熵损失也叫做softmax损失，它的计算方法是： 其中，y是样本
常见的损失函数介绍
百年孤独百年的博客
04-20 6383
在深度学习中，损失函数（loss function）是指用来衡量模型预测结果与实际结果之间差异的函数。模型的目标是最小化损失函数，以此来提高模型的准确性和泛化能力。不同的任务和模型会使用不同的损失函数。
常用的损失函数
qq_41048761的博客
04-19 1万+
pytorch的源码：torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentation jittor的源码：jittor.nn — Jittor 1.3.2.6 文档 (tsinghua.edu.cn) 目录 一、回归损失函数 1.1 MSE[均方误差Mean Square Error，二次损失Quadratic Loss，L2损失L2 Loss] 1.2 MAE[平均绝对误差Mean Absolute Error，L1损失L1 Loss] 1.3 Huber Loss...
常见的损失函数汇总
最新发布
归去来兮的博客
07-01 900
损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，其值越小表示模型性能越好。不同的任务（如分类、回归、生成等）需要选择不同的损失函数。
图像分类常用损失函数
01-15
### 图像分类中的常用损失函数 #### 交叉熵损失函数概述 在图像分类任务中，交叉熵损失函数是一种广泛采用的方法。此方法通过衡量预测概率分布与真实标签之间的差异来进行模型优化[^1]。 对于一个多分类问题而言，假设存在\(C\)个类别，则针对单一样本计算其对应的交叉熵损失可表达为： \[ \text{loss} = -\sum_{c=1}^{C}{y_c*\log(\hat{y}_c)} \] 其中，\(y_c\)代表实际标签向量（one-hot编码形式），而\(\hat{y}_c\)则指代由模型给出的概率估计值[^3]。 当处理的是二元分类场景时，上述公式可以简化成另一种表现形式: \[ \text{loss} = -(y * \log{\hat{y}} + (1-y)*\log{(1-\hat{y})}) \] 这里的\(y\)是目标变量,\(\hat{y}\)则是预测的结果[^4]。 值得注意的是，在实践中为了防止取对数运算过程中遇到数值不稳定的情况（比如输入接近于零），通常会对原始输出应用softmax激活层转换得到合法的概率分布后再求解交叉熵损失[^2]。 ```python import torch.nn.functional as F def cross_entropy_loss(input, target): # Apply softmax to get probabilities and then calculate the negative log likelihood loss. return F.cross_entropy(input, target) ``` 除了交叉熵之外，还有其他类型的损失函数可用于评估多分类性能，例如合页损失(hinge loss)，它主要用于支持向量机(SVMs)框架下的分类任务；然而，在现代深度学习架构特别是卷积神经网络(CNNs)里，由于softmax加交叉熵组合能够提供更优的学习信号并促进梯度传播效率，因此成为主流选择。
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