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损失函数有什么用-损失函数干嘛的

有什么用 1年前(05-03) 330

今天给大家分享损失函数有什么用，其中也会对损失函数干嘛的的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

loss的意思是损失。loss是一个英语单词，可以用作名词，可以翻译为损失、减少，遗失，丧失，经济损失，失去所爱之人（或宝贵事物）的痛苦，痛失，死后被人怀念的人，失去后使人难以忘怀的物品等等。loss的复数形式是losses。

丧失，损失，丢失。读音：英 [ls] 美 [ls]释义：亏损，亏蚀。语法：loss的基本意思是“丧失，遗失，损失”，可指能量、热量的丧失，也可指战斗、比赛中“打输”“失败”。

（图片来源网络，侵删）

loss 词义：英语意为“减少；亏损；失败；遗失”。

在心理上，loss指的是失去某个人或物所造成的情感损失。当我们失去所爱之人或金钱、物品时，心中会产生痛苦和悲伤的情绪，这些情绪可以被统称为loss。这种情感损失不仅会对个人生活产生影响，还会对人的心理健康造成负面影响。

条件熵衡量的是在已知某个条件下的信息量，是理解不确定性的重要工具。在机器学习的逻辑回归中，交叉熵扮演了关键角色，它是衡量两个概率分布差异的度量器，如在单分类中，sigmoid函数形式的交叉熵是损失函数的首选。

（图片来源网络，侵删）

解决问题：解决传统 GAN 生成图片质量不高，训练不稳定的问题。

神经网络问题的评价函数是一种用于衡量神经网络模型的预测精度的函数。常用的评价函数有均方误差（Mean Squared Error， MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）、准确率（Accuracy）等。

交叉熵损失函数本质上也是一种对数损失函数，常用于多分类问题中。其数学公式为：注意：公式中的x表示样本，y代表预测的输出，a为实际输出，n表示样本总数量。

损失函数的作用就是评估预测值与真实标签之间的误差，并指导模型通过反向传播更新参数，优化模型的性能。常见的卷积loss计算方法有均方误差（MSE）、绝对误差（MAE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。

交叉熵损失+Sigmoid改进收敛速度 Sigmoid的函数特性导致反向传播算法收敛速度慢的问题，那么如何改进呢？换掉Sigmoid？这当然是一种选择。另一种常见的选择是用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数。

但是整体的损失值还是为0，这就导致 W 不唯一。所以，通过向特定的权重 W 添加一些偏好，对其他的不添加，以此来消除模糊性。

损失函数是：将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。意义：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。

L1 正则化就是在损失函数中加入权重系数的绝对值之和，通过限制权重系数的绝对值之和，来减小数据空间。因为 L1 正则化会让权重系数有一部分变为 0，所以它还可以用来进行特征选择。

注意：公式中的x表示样本，y代表预测的输出，a为实际输出，n表示样本总数量。交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。

以上这些损失函数的精妙之处，都来源于它们对问题的独特洞察和解决策略。每一种函数都在其适用的场景中发挥着不可或缺的作用，为提升机器学习模型的性能提供了有力的工具。

根据具体情况选择合适的损失函数，比如对于多分类问题，交叉熵损失函数通常是一个不错的选择。调整损失函数的参数：有些损失函数有一些可调整的参数，比如交叉熵损失函数中的权重衰减参数。

固定X使得W为参数时的似然估计最优解得到的概率，等同于真实W下的概率。所以最大化似然函数值转换为最小化平方损失函数。所以线性回归实质是寻找一组最贴切的权值，也就是最大化似然函数值。

Logistic损失函数也是0-1损失函数的凸上界，且该函数处处光滑，因此可以使用梯度下降法进行优化。但是，该函数对所有样本点都做惩罚，因此对异常点更为敏感。

两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归***用的是logistical loss，svm***用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。

这些数据通常包括自变量（X）和因变量（Y）。确定模型形式：根据问题的具体情况，确定一元线性回归模型的形式。一元线性回归模型的一般形式为Y=β0+β1*X+ε，其中β0和β1是需要估计的参数，ε是随机误差项。

关于损失函数有什么用，以及损失函数干嘛的的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。