損失函數總結以及python實現：hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)...
損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分，它代表了評價模型的好壞程度的標準，最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數儘可能的小，如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話，訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)： 1：hinge loss(合頁損失) 又叫Mul
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