深度学习基础知识：损失函数与优化
深度学习中，损失函数和优化算法是构建有效模型的关键部分。下面是一些基本概念和常用方法。
损失函数
损失函数是衡量预测值与真实值之间差异的函数。以下是几种常用的损失函数：
均方误差 (MSE): 适用于回归问题，计算预测值和真实值之间差的平方的平均值。
交叉熵 (Cross-Entropy): 适用于分类问题，计算预测概率分布与真实分布之间的差异。
Huber 损失: 一种鲁棒损失函数，对异常值不敏感。
优化算法
优化算法用于寻找损失函数的最小值。以下是几种常见的优化算法：
随机梯度下降 (SGD): 通过随机选择样本进行梯度下降，适用于大规模数据集。
Adam: 一种自适应学习率优化算法，结合了动量和自适应学习率的优点。
RMSprop: 一种基于均方根梯度的优化算法，对学习率调整更加精细。
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总结
理解损失函数和优化算法对于构建高效的深度学习模型至关重要。希望这篇文章能帮助你入门这些基础知识。
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