损失函数详解

损失函数是机器学习中评估模型性能的关键指标，它用于衡量预测值与真实值之间的差异。以下是一些常见的损失函数及其应用场景：

常见损失函数

1. 均方误差 (MSE)

   • 适用于回归问题。
   • 公式：MSE = (预测值 - 真实值)^2
   • 

2. 交叉熵 (Cross Entropy)

   • 适用于分类问题。
   • 公式：H(y, p) = -Σ y_i * log(p_i)
   • 

3. 绝对误差 (MAE)

   • 适用于回归问题。
   • 公式：MAE = Σ |预测值 - 真实值|
   • 

4. Huber Loss

   • 一种鲁棒的损失函数，对异常值不敏感。
   • 公式：当 |x| <= ε 时，Huber Loss = x^2，当 |x| > ε 时，Huber Loss = ε * |x| - (ε^2 / 2)

应用场景

• 回归问题：均方误差 (MSE)、绝对误差 (MAE)
• 分类问题：交叉熵 (Cross Entropy)、Huber Loss

扩展阅读

了解更多关于损失函数的知识，请访问损失函数概述。

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