损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎,Annuari commerciali , directory aziendali

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损失函数（lossfunction）的全面介绍（简单易懂版）-CSDN博客
本文介绍了损失函数的概念及其在机器学习中的作用，并详细解析了L1Loss、MSELoss及CrossEntropyLoss三种常用损失函数的数学本质及应用。
损失函数（Loss Function） - 知乎
摘要：本文主要介绍几个机器学习中常用的损失函数，解释其原理，性能优缺点和适用范围。目录：什么是损失函数？为什么要用损失函数？有哪些损失函数？基于距离度量的损失函数均方误差损失函数（MSE）L2损失函数…
损失函数 - 维基百科，自由的百科全书
在数学优化与决策论中，损失函数（亦称成本函数或误差函数） [1] 是将事件或变量值映射至实数域的函数，其数值直观体现与该事件相关的“代价”。
神经网络算法——损失函数（Loss Function） - 腾讯云
本文深入探讨了损失函数的本质、原理及算法，涵盖其在机器学习的核心作用，量化预测误差，优化模型参数。介绍了均方差损失函数与交叉熵损失函数的应用场景、公式及特点，强调选择合适的损失函数对提升模型性能的关键意义。
一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
深度学习中的损失函数（Loss Function）是一个衡量预测结果与真实结果之间差异的函数，也称为误差函数。它通过计算模型的预测值与真实值之间的不一致程度，来评估模型的性能。
一文看尽深度学习中的15种损失函数 - 知乎
损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）之间的偏离程度。通常，我们都会最小化目标函数，最常用的算法便是“ 梯度下降法 ”（Gradient Descent）。
神经网络算法 - 一文搞懂Loss Function（损失函数） - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
均方差损失函数（MSE）：通过计算模型预测值与真实值之间差值的平方的平均值，衡量回归任务中预测结果的准确性，旨在使预测值尽可能接近真实值。
深度学习之常见损失函数 (详细讲解定义、数学公式、实现代码)_基于距离度量的损失函数-CSDN博客
本文详细介绍了机器学习和深度学习中关键的损失函数，包括欧氏距离、曼哈顿距离等基于距离的函数，以及交叉熵、Huber损失等概率分布度量的函数，强调了选择和应用合适损失函数对模型性能的重要性。