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 - 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——损失函数（Loss Function） - 腾讯云
本文深入探讨了损失函数的本质、原理及算法，涵盖其在机器学习的核心作用，量化预测误差，优化模型参数。介绍了均方差损失函数与交叉熵损失函数的应用场景、公式及特点，强调选择合适的损失函数对提升模型性能的关键意义。
一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于量化模型预测值与真实值之间差异的函数，是模型优化的目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。不同任务和场景需要选择不同的损失函数。
一文看尽深度学习中的15种损失函数 - 知乎 - 知乎专栏
损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。 1 回归损失（Regression Loss）
神经网络算法——损失函数（Loss Function）-阿里云开发者社区
损失函数的本质损失函数的概念：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。损失函数的重要性：
浅谈损失函数 - 洛谷专栏
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，模型的性能越好。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。
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。均方差损失函数（mse）应用场景：主要用于回归问题，即预测连续值的任务。公式：均方差损失函数（mse