深度學習中常見的loss函數彙總

  損失函數(Loss Function)分爲經驗風險損失函數和結構風險損失函數，經驗風險損失函數反映的是預測結果和實際結果之間的差異，結構風險損失函數則是經驗風險損失函數加上正則項(L1或L2)。深度學習中的損失函數被用於模型參數的估計，一般做爲學習準則與優化問題相聯繫，即經過最小化損失函數求解和評估模型。   機器學習任務中的損失函數能夠大致分爲兩種類型：迴歸損失和分類損失。在此基礎上，在深度

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