深度学习中常用损失函数
深度学习中常用损失函数
损失函数是深度学习模型中一个核心概念，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。不同的损失函数适用于不同类型的任务和场景。本文将介绍深度学习中常用的几种损失函数，包括L1损失函数、L2损失函数和交叉熵损失函数等。
损失函数的基本概念
损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：
其中，前面的均值函数表示的是经验风险损失函数，L表示的是损失函数，后面的是正则化项。
L1损失函数和L2损失函数
这两个损失函数通常一起比较着来说。
L1损失函数，又叫最小绝对值偏差（LAE）。它把目标值与估计值的绝对差值的总和最小化：
L2损失函数，也被称为最小平方误差。总的来说，它是把目标值与估计值的差值的平方和最小化。
L2损失函数对异常点比较敏感，因为L2将误差平方化，使得异常点的误差过大，模型需要大幅度的调整，这样会牺牲很多正常的样本。
而L1损失函数由于导数不连续，可能存在多个解，当数据集有一个微笑的变化，解可能会有一个很大的变化。
交叉熵损失函数
交叉熵损失函数常用于分类问题，特别是多分类问题。它衡量的是两个概率分布之间的差异。在深度学习中，交叉熵损失函数通常用于衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。
其他机器学习常见损失函数
除了上述损失函数外，还有许多其他类型的损失函数在机器学习中被广泛应用，例如Huber损失函数、Log-Cosh损失函数等。这些损失函数各有特点，适用于不同的场景和需求。
本文介绍了深度学习中常用的几种损失函数，包括L1损失函数、L2损失函数和交叉熵损失函数等。理解这些损失函数的原理和应用场景，对于掌握深度学习和机器学习技术具有重要意义。
本文原文来自CSDN