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2024年3月21日发(作者：substring的用法 sql)

标题：深入理解loss function公式

在机器学习和深度学习中，loss function（损失函数）是一个至关重

要的概念。它用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异，是优化

模型参数的关键指标。本文将深入探讨loss function公式的含义、常

见的损失函数类型以及其在机器学习中的应用。

一、loss function公式的含义

损失函数通常用于衡量模型的预测与实际值之间的差异。常见的损失

函数包括平方损失函数、绝对值损失函数、交叉熵损失函数等。下面

以平方损失函数为例，其公式如下：

1. L(y, f(x)) = (y - f(x))^2

其中，y表示实际值，f(x)表示模型预测值。损失函数的值越小，表示

模型的预测结果越接近实际值。

二、常见的损失函数类型

1. 平方损失函数（MSE）

平方损失函数是最常见的损失函数之一，它将模型预测值与实际值之

间的差异求平方，并求和。平方损失函数对异常值比较敏感，但在训

练过程中很容易求导。其公式如下：

2. L(y, f(x)) = Σ(yi - f(xi))^2

2. 绝对值损失函数（MAE）

绝对值损失函数是将模型预测值与实际值之间的差异求绝对值，并求

和。相对于平方损失函数，它对异常值不太敏感。其公式如下：

3. L(y, f(x)) = Σ|yi - f(xi)|

3. 交叉熵损失函数（Cross Entropy）

交叉熵损失函数通常用于分类问题，尤其是多分类问题。它衡量了模

型对于真实标签的预测概率分布与实际的概率分布之间的差异。其公

式如下：

4. L(y, f(x)) = -Σ(yi * log(f(xi)) + (1 - yi) * log(1 - f(xi)))

三、loss function在机器学习中的应用

在机器学习中，选择合适的损失函数非常重要。不同的任务和模型需


本文标签： 函数 损失 模型 实际 预测

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