损失函数(Loss Function)一文详解-分类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析

作者：fanstuck发布时间：2023-04-17

本文正在参加「金石计划」前言损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对...【查看原文】

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上一节咱们讲解了最优化和深度学习的密切关系和区别。简单地说，在深度学习求解损失函数的时候，因为它没有解析解，因此必须借助最优化的算法来逼近求解。这个过程中产生了一系列问题，要一个个的搞定。在讲解具体的最优化算法之前，有必要先充分了解损失函数的各种特点和性质。这就是本节要讲的内容了。在深度学习中，损失函数是用来衡量预测结果与真实结果之间的差距的函数。损失函数的性质决定了模型的性能和训练效果。可微性：损失函数应当是可微的，这意味着可以计算出损失函数在任意一点处的导数。可微性是梯度下降法的基本前提，因为梯度下降

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