深度学习中的损失函数是优化神经网络权重过程中不可或缺的一部分。以下是一些常见的损失函数及其应用场景:
常见损失函数
均方误差 (Mean Squared Error, MSE) MSE 损失函数通常用于回归问题,其计算方式为预测值与真实值差的平方的平均值。
交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss) 交叉熵损失函数常用于分类问题,特别是在使用 softmax 函数进行多类分类时。
二元交叉熵 (Binary Cross-Entropy) 二元交叉熵是交叉熵损失函数的一种,专门用于二分类问题。
稀疏交叉熵 (Sparse Cross-Entropy) 当类别标签是稀疏向量时,使用稀疏交叉熵损失函数更为合适。
应用场景
- 回归问题:使用 MSE 损失函数。
- 二分类问题:使用二元交叉熵损失函数。
- 多分类问题:使用交叉熵损失函数。
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