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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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