训练深度学习神经网络的常用5个损失函数
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计,然后为了减少下一次评估的误差,需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新,这个函数被称为损失函数。
损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题(例如分类或回归)有关。在本文中我们将介绍常用的一些损失函数,包括:
- 回归模型的均方误差损失
- 二元分类模型的交叉熵和hinge 损失
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