在深度学习中，损失函数和优化器是两个至关重要的概念。它们直接影响着模型的训练过程和最终效果。
损失函数
损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。常见的损失函数包括：
- 均方误差（MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。
- 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：适用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。
均方误差公式
优化器
优化器是用于更新模型参数，以最小化损失函数的算法。常见的优化器包括：
- 随机梯度下降（SGD）：是最简单的优化器之一，通过计算损失函数关于模型参数的梯度来更新参数。
- Adam：结合了动量（Momentum）和自适应学习率（Adaptive Learning Rate），在训练过程中表现出良好的性能。
Adam优化器算法流程图
扩展阅读
更多关于深度学习损失函数和优化器的知识，可以参考以下链接：