损失函数

作者：Tw_xxxx发布时间：2024-11-15

MSE损失函数 KL 散度 KL散度，有时候也叫KL距离，一般被用于计算两个分布之间的不同交叉熵分类损失函数本质上是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中二分类问题多分类问题 focal...【查看原文】

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6.2 损失函数性质

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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