损失函数教程

损失函数是机器学习模型训练的核心组件，用于衡量预测结果与真实标签之间的差距。以下是常见损失函数的解析：

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）🐱

• 适用场景：分类任务（如图像识别、文本分类）
• 特点：通过计算预测概率分布与真实分布之间的差异，鼓励模型输出更接近真实标签的概率
• 示例图

均方误差（Mean Squared Error）📉

• 适用场景：回归任务（如房价预测、股票趋势分析）
• 特点：对预测值与真实值的平方差取平均，对异常值敏感
• 示例图

Hinge损失（Hinge Loss）⚔️

• 适用场景：支持向量机（SVM）等结构化学习
• 特点：惩罚边界误分类，鼓励模型最大化类别间隔
• 示例图

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📌 选择合适的损失函数能显著提升模型性能，建议根据任务类型和数据特性进行权衡。