一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）

架构师带你玩转AI · 公众号 · AI 科技自媒体 · 2024-10-25 07:18

主要观点总结

文章介绍了深度学习中的损失函数，包括其定义、作用以及在回归和分类问题中的具体应用。文章详细解释了损失函数的概念和作用，以及回归损失和分类损失的不同类型和特点。

关键观点总结

关键观点1: 损失函数的概念和作用

损失函数是深度学习中衡量模型预测结果与真实结果之间差异的函数，通过计算模型的预测值与真实值之间的一致程度来评估模型的性能。在训练过程中，模型的目标是通过调整参数来最小化损失函数的值，从而提高预测的准确性。

关键观点2: 回归损失和分类损失的区别

回归损失主要处理连续型变量，常用MSE、MAE等；分类损失主要处理离散型变量，常用Cross Entropy Loss、Dice Loss等。回归损失和分类损失分别适用于不同的任务需求，衡量模型预测结果的准确性。

关键观点3: 常见的回归损失函数

常见的回归损失函数包括均方误差（MSE）和绝对误差（MAE）。MSE对异常值敏感，适用于精确预测场景；MAE对异常值鲁棒，适用于异常值可能重要的场景。

关键观点4: 常见的分类损失函数

常见的分类损失函数包括交叉熵损失（Cross Entropy Loss）和骰子损失（Dice Loss）。Cross Entropy Loss基于信息论中的交叉熵概念，用于衡量预测概率分布与真实标签概率分布之间的差异；Dice Loss则是基于Dice系数的损失函数，用于评估图像分割任务中预测结果与真实标签的相似度。