在深度学习中，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键指标。它对于模型的训练和优化至关重要。以下是一些常用的损失函数及其应用场景。
常见损失函数
1. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
交叉熵损失函数常用于分类问题，它计算的是预测概率分布与真实标签分布之间的差异。
- 公式：[ L = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(p_i) ]
- 适用场景：二分类和多分类问题。
2. 均方误差损失（Mean Squared Error, MSE）
均方误差损失函数用于回归问题，它计算的是预测值与真实值之间差的平方的平均值。
- 公式：[ L = \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 ]
- 适用场景：回归问题。
3. 逻辑回归损失（Logistic Loss）
逻辑回归损失函数是交叉熵损失函数在二分类问题中的应用，常用于二分类问题。
- 公式：[ L = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y}_i) ]
- 适用场景：二分类问题。
图片示例
以下是一个交叉熵损失函数的示例：
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