tensorflow的7中經典損失函數

1：交叉熵：它描述兩個概率分佈之間的距離，當交叉熵小時說明兩者之間越接近，它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數 2：迴歸問題中常用的均方誤差MSE 迴歸問題解決的是具體數值的預測，比如放假預測、銷售預測等都是迴歸問題，這些問題需要預測的不是一個事先定義好的類別，而是一個任意的實數，解決迴歸問題的神經網絡一般只有一個輸出節點，這個節點的輸出值就是預測值。 3：自定義損失函數 輸出：[4.0,3.0

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