损失函数（Loss Function）

最新推荐文章于 2025-03-26 20:12:48 发布

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文章标签：机器学习算法深度学习

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损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的指标，其大小影响模型的鲁棒性。常见的损失函数包括绝对值损失、平方损失、0-1损失、对数损失、指数损失和铰链损失，分别应用于不同的问题，如回归、分类等。损失函数的选择受异常值、算法选择、梯度下降复杂度等因素制约，不存在适用于所有情况的通用损失函数。

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损失函数（Loss Function）：

1. 定义：

如下是几种关于损失函数的定义：
用来表现预测与实际数据的差距程度
用来估计模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性（robustness：抗变换性）越好
机器学习中所有算法都需要最大化或者最小化一个函数（目标函数）。所以一般就把最小化的一类函数，称为“损失函数”。能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。
比如你做一个线性回归，实际值和你的预测值肯定会有误差，那么我们可以找到一个函数表示这个误差就是损失函数；所以其实在线性回归中的最小二乘法便可以看成是一个损失函数，损失函数受到多种因素制约，而且几乎不存在一个适合所有模型的损失函数，所以针对不同模型就会有不同的损失函数。

2. 损失函数结构：

损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。
模型的结构风险函数包括经验风险项和正则项。如下
θ=arg⁡〖min⁡〗 1/N ∑_(i=1)^N▒L(y_i,f(x_i;θ)) +τφ(θ)
其中，前面的均值函数表示经验风险函数，L代表的是损失函数；后面的是正则化项（regularizer）或者叫做惩罚项（penalty

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