损失函数可视化教程 📊

损失函数是机器学习模型训练的核心，其形状直接影响模型收敛速度和最终性能。通过可视化可以更直观地理解不同损失函数的特点：

常见损失函数类型

• 均方误差 (Mean Squared Error)

  适用于回归问题，对异常值敏感

• 交叉熵损失 (Cross Entropy Loss)

  常用于分类任务，能有效衡量概率分布差异

• 对数损失 (Log Loss)

  二分类问题中常与sigmoid函数搭配使用

可视化方法

1. 使用Matplotlib绘制损失曲线
   
   

   损失曲线示例
2. 通过3D曲面图展示多变量损失函数
   
   

   3D损失函数
3. 比较不同损失函数的形状差异
   
   

   损失函数对比

注意事项

⚠️ 损失函数选择需结合具体任务
✅ 可视化能帮助发现梯度消失/爆炸问题
📊 建议使用matplotlib或seaborn库实现

想深入了解优化技巧？可参考 /ai-tutorials/optimization-techniques