監督學習中的損失函數及應用研究

監督學習中的損失函數及應用研究 鄧建國, 張素蘭, 張繼福, 荀亞玲, 劉愛琴 太原科技大學計算機科學與技術學院，山西 太原 030024 摘要：監督學習中的損失函數常用來評估樣本的真實值和模型預測值之間的不一致程度，一般用於模型的參數估計。受應用場景、數據集和待求解問題等因素的制約，現有監督學習算法使用的損失函數的種類和數量較多，而且每個損失函數都有各自的特徵，因此從衆多損失函數中選擇適合求解問

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