损失函数｜交叉熵损失函数,Business Directories,Company Directories

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一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
损失函数是深度学习中用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的函数。损失函数通过计算一个数值，来表示模型预测的准确性或误差大小。
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”。
一文详解损失函数的定义、作用与常见类型 | AI铺子
在机器学习与深度学习的训练过程中，损失函数（Loss Function）扮演着核心角色。它通过量化模型预测值与真实值之间的差异，为模型优化提供明确方向。本文AI铺子将系统阐述损失函数的定义、作用机制及常见类型，结合数学公式与实际应用场景，通过表格对比与案例分析，构建完整的损失函数知识
什么是损失函数？| IBM
损失函数是一种目标函数，而在数据科学领域，它指代其最小化或最大化代表模型训练目标的任意函数。 “损失函数”一词通常与成本函数或误差函数同义，且特指以最小化作为机器学习模型的训练目标的那些情况。
损失函数（Loss Function）大汇总！ - CSDN博客
文章浏览阅读733次，点赞21次，收藏5次。本文系统梳理了深度学习中的核心损失函数，按任务类型划分为回归、分类和特殊任务三类。回归任务损失函数包括MSE（对异常值敏感）、MAE（鲁棒但梯度不连续）、Huber Loss（平衡两者）和RMSE（量纲直观）。分类任务损失函数涵盖交叉熵（多分类）、二元
神经网络中的损失函数（Loss Function） - 知乎
损失函数（Loss Function）在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色，它是衡量模型预测值与实际值之间差异程度的函数。
什么是损失函数，PyTorch常见的损失函数有哪些（非常详细） - C语言中文网
损失函数是统计学和机器学习等领域的基础概念，它将随机事件或与其相关的随机变量的取值映射为非负实数，用来表示该随机事件的风险或损失。
神经网络算法 - 一文搞懂Loss Function（损失函数） - 幂简集成
损失函数接受模型的预测值和真实值作为输入，并输出一个标量值，即损失值，表示模型在整个数据集上的总体预测误差。