1. 损失函数、代价函数与目标函数   损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。   代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。   目标函数（Object Function）：是指 ...

损失函数 Loss Function 也可称为代价函数 Cost Function,用于衡量预测值与实际值的偏离程度。我们机器学习的目标就是希望预测值与实际值偏离较小，也就是希望损失函数较小，也就是所谓的最小化损失函数。 几种常见的损失函数如下： 1.0-1损失 ：可用于分类问题，该函数用户 ...

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在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss，L1/L2损失函数，IOU Loss ...

1. 损失函数、代价函数与目标函数   损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。  代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。  目标函数（Object Function）：是指最终 ...

　　损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常 ...

损失函数是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式 ...

　　损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。一般而言，大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的。 　　哦豁，损失函数这么必要，那都存在什么损失函数呢? 　　一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数。 　　运算公式 ...