【深度学习中的损失函数整理与总结】

本文介绍了深度学习中损失函数的重要性,区分了损失函数与成本函数,并详细讲解了回归损失(如均方误差、平均绝对误差、胡伯损失)和分类损失(如二元交叉熵、分类交叉熵)的概念及优缺点,帮助读者理解和选择合适的损失函数。

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介绍

损失函数在机器学习或深度学习中非常重要,假设您正在处理任何问题,并且您已经在数据集上训练了一个机器学习模型,并准备将其放在您的客户面前,但是你怎么能确定这个模型会给出最佳结果呢?是否有指标或技术可以帮助您快速评估数据集上的模型?

是的,这里损失函数在机器学习或深度学习中就发挥了重要的作用。

在本文中,我整理并总结了不同类型的损失函数。

什么是损失函数?

维基百科说,在数学优化和决策理论中,损失或成本函数(有时也称为误差函数) 是将事件或一个或多个变量的值映射到一个实数上的函数,该实数直观地表示了本事件。
简单来说,损失函数是一种评估算法对数据集建模效果的方法,它是机器学习算法参数的数学函数。

为什么损失函数很重要?

著名作家彼得·德鲁克 (Peter Druker) 说:你无法改进你无法衡量的东西。这就是为什么要使用损失函数来评估您的算法对数据集建模的效果。如果损失函数的值较低,那么它是一个好的模型,否则,我们必须改变模型的参数并最小化损失。

损失函数与成本函数

大多数人混淆了损失函数和成本函数,让我们了解什么是“损失函数”和“成本函数”。成本函数和损失函数是同义词,可以互换使用,但它们是不同的。

损失函数:

损失函数/误差函数用于单个训练示例/输入。

成本函数:

成本函数是整个训练数据集的平均损失。

深度学习中的损失函数

  1. 回归
    MSE(均方误差)
    MAE(平均绝对误差)
    哈伯损失

  2. 分类
    二元交叉熵
    分类交叉熵

  3. 自动编码器
    KL 散度

  4. GAN

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