什么是损失函数(Loss Function)

AI解读 2个月前 硕雀
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损失函数Loss Function)是机器学习深度学习中的一个重要概念,用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或误差。它是一个数值评估指标,通过对模型输出与真实标签之间的差异进行量化,帮助模型在训练过程中调整参数,以最小化预测误差。

常见的损失函数包括:

  1. 均方误差损失函数(Mean Squared Error, MSE :在回归问题中常用,衡量预测值与真实值之间差的平方的平均值。
  2. 均方根误差损失函数(Root Mean Squared Error, RMSE) :MSE的平方根,用于衡量预测值与真实值之间的差异。
  3. 平均绝对误差损失函数(Mean Absolute Error, MAE :衡量预测值与真实值之间差的绝对值的平均值,对异常值不敏感。
  4. Huber Loss:结合了MSE和MAE的优点,对异常值有一定的鲁棒性
  5. 分位数损失(Quantile Loss) :用于分位数回归,衡量预测值与真实值之间的差异。
  6. 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss :常用于分类问题,特别是多类分类,衡量模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。
  7. 对数损失函数(Log Loss) :常用于二分类问题,衡量模型预测的概率与真实标签之间的差异。
  8. Hinge Loss:常用于支持向量机SVM),衡量分类错误的惩罚。
  9. 指数损失函数(Exponential Loss) :常用于提升框架(AdaBoost),衡量分类错误的指数级惩罚。
  10. 0-1损失函数:衡量模型预测错误率,但数学性质不佳,通常用于二分类问题。
  11. Jaccard Loss、Dice Loss 和 Soft Dice Loss:用于图像分割任务,衡量分割对象的边界和重叠程度。

这些损失函数各有优缺点,适用于不同类型的问题。选择合适的损失函数对于模型的训练效果至关重要。

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