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。
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
损失函数接受模型的预测值和真实值作为输入，并输出一个标量值，即损失值，表示模型在整个数据集上的总体预测误差。
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。损失函数的值越小，代表模型的预测结果越接近真实值，模型性能越好。
一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
损失函数是深度学习中用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的函数。损失函数通过计算一个数值，来表示模型预测的准确性或误差大小。
一文看尽深度学习中的15种损失函数 - 知乎
俗话说，任何事情必然有它的两面性，因此，并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务，所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和局限性，才能更好的利用它们去解决实际的问题。
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。
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。
神经网络算法——损失函数（Loss Function） - CSDN博客
本文详细阐述了损失函数在机器学习中的核心作用，包括其本质、如何量化预测误差以及常用的均方差损失 (MSE)和交叉熵损失 (CE)算法。