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深度學習中常見的loss函數彙總
時間 2020-07-14
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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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