损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎,Business Directories,Company Directories

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损失函数（lossfunction）的全面介绍（简单易懂版）-CSDN博客
本文介绍了损失函数的概念及其在机器学习中的作用，并详细解析了L1Loss、MSELoss及CrossEntropyLoss三种常用损失函数的数学本质及应用。
损失函数（Loss Function） - 知乎
摘要：本文主要介绍几个机器学习中常用的损失函数，解释其原理，性能优缺点和适用范围。目录：什么是损失函数？为什么要用损失函数？有哪些损失函数？基于距离度量的损失函数均方误差损失函数（MSE）L2损失函数…
损失函数 - 维基百科，自由的百科全书
在数学优化与决策论中，损失函数（亦称成本函数或误差函数） [1] 是将事件或变量值映射至实数域的函数，其数值直观体现与该事件相关的“代价”。
神经网络算法 - 一文搞懂Loss Function（损失函数） - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
均方差损失函数（MSE）：通过计算模型预测值与真实值之间差值的平方的平均值，衡量回归任务中预测结果的准确性，旨在使预测值尽可能接近真实值。
一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
深度学习中的损失函数（Loss Function）是一个衡量预测结果与真实结果之间差异的函数，也称为误差函数。它通过计算模型的预测值与真实值之间的不一致程度，来评估模型的性能。
神经网络中的损失函数（Loss Function） - 知乎
损失函数（Loss Function）在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色，它是衡量模型预测值与实际值之间差异程度的函数。通过最小化损失函数，我们可以优化模型的参数，使其预测结果更加准确。一、损失函数的定…
神经网络算法——损失函数（Loss Function）-阿里云开发者社区
损失函数用于量化模型预测与真实值之间的差异。它是预测值与真实值之间差距的计算方法，并通过深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）进行封装。
一文读懂深度学习损失函数，原理、应用与实战指南！ - 知乎
深度学习中的损失函数（Loss Function），又称误差函数，是评估模型性能的关键指标。它通过量化模型预测值与真实值之间的差异程度，来衡量模型的预测精度。