最近转行到了机器学习这块，在学习一段时间后，有一个问题，损失函数一般要怎么选择？
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- 2020-10-11 14:55在人工智能和机器学习领域，损失函数是评估模型预测结果与实际数据间差异的关键工具。损失函数（Loss Function）衡量的是模型预测值f(x)与真实值y的不一致程度，是优化过程中的核心组成部分。我们的目标是通过调整...
- 2024-12-26 13:39资源存储库的博客 损失函数是机器学习和深度学习模型训练的核心。回归任务：常用均方差损失（MSE）或平均绝对误差（MAE）。分类任务：常用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）或KL 散度。生成任务：常用对抗损失（Adversarial Loss）或...
- 2024-06-08 20:27AI自修室的博客 损失函数根据具体的任务和目标会有所不同。均方误差（Mean Squared Error, MSE）适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。MSE{MSE}MSE1n∑i1nyi−yi2n1∑i1nyi−yi2其中，yi( y_i )yi...
- 2025-05-15 21:41吹风看太阳的博客 在机器学习中，损失函数（Loss Function）是一个衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要作用是为模型提供一个优化的方向，通过最小化损失函数的值，使模型能够更好地拟合训练数据，从而提高模型的性能。...
- 2023-04-24 14:15肉肉肉肉肉肉~丸子的博客 简单的理解就是每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和真实值的差值就成为损失（当然损失值越小证明模型越是成功），我们知道有许多不同种类的损失函数，这些函数本质上就是计算预测值和真实值的...
- 2021-12-27 16:19鼾声鼾语的博客 损失函数用来求极值在机器学习中，需要使用训练数据来最小化损失函数，从而确定参数的值，而最小化损失函数，就是需要求损失函数的极值 函数中求极值求解函数极值，需要用到导数，对于某个连续函数f（x)，在数学中令...
- 2024-08-29 08:11人工智能和机器学习之分类算法：CatBoost：CatBoost的损失函数与优化目标.docx
- 2024-01-02 17:16lucky_chaichai的博客 sigmoid等激活函数、loss损失函数
- 2024-04-06 13:59AndrewPerfect的博客 在训练过程中，损失函数的值被用来作为优化算法的目标，以便通过。，而梯度是一种用于指导参数更新的重要工具。（或最大化）的函数。在机器学习和优化中，：这个术语通常指的是在监督学习中用来衡量。损失函数是目标...
- 2024-06-17 09:51XD742971636的博客 误差处理方式MSE 使用平方处理误差，对大误差更加敏感。MAE 使用绝对值处理误差，对所有误差均一对待。异常值影响MSE 受到...MAE 的绝对值使其在某些优化过程中可能不如 MSE 简单，但在一些鲁棒优化问题中更加有效。
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