深度学习中，损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的重要指标。合适的损失函数可以显著提升模型的性能。
损失函数的类型
以下是一些常见的损失函数：
- 均方误差（Mean Squared Error, MSE）
- 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）
- 对数损失（Log Loss）
均方误差（MSE）
均方误差是一种常用的回归损失函数，它计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。
$$ MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 $$
其中，$y_i$ 是真实值，$\hat{y}_i$ 是预测值。
交叉熵损失
交叉熵损失常用于分类问题，它衡量的是预测分布与真实分布之间的差异。
$$ CE(p, q) = -\sum_{i=1}^{n}p_i\log q_i $$
其中，$p_i$ 是真实分布，$q_i$ 是预测分布。
图像示例
下面展示了损失函数在神经网络中的应用。
扩展阅读
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