【深度學習】一文讀懂機器學習常用損失函數（Loss Function）

最近太忙已經好久沒有寫博客了，今天整理分享一篇關於損失函數的文章吧，以前對損失函數的理解不夠深入，沒有真正理解每個損失函數的特點以及應用範圍，如果文中有任何錯誤，請各位朋友指教，謝謝~ 　　損失函數（loss function）是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核

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