深度学习中分类和回归常见损失函数归纳小结

发布网友发布时间：2024-10-08 09:37

共1个回答

热心网友时间：2024-12-04 00:10

深度学习中的分类和回归任务，损失函数的选择至关重要。本文将深入探讨回归和分类任务中常见的几种损失函数。

1. 回归损失

回归任务中，如Mean Square Error (MSE) 以平方误差衡量预测与目标的差距，优点在于易于计算梯度，但对异常值敏感。Mean Absolute Error (MAE) 则以绝对值计算误差，对异常值更鲁棒，但没有解析解。Pseudo-Huber Loss结合了MAE的鲁棒性和MSE的平滑性，通过参数delta控制异常值的影响。

2. 分类损失

Categorical Cross Entropy Loss用于多类问题，强调正确预测的重要性。Binary Cross-Entropy则适用于多标签分类，区别在于处理多个类别。KL-divergence Loss衡量模型预测分布与目标分布的差异，适合生成任务，如图像生成。

总结来说，选择损失函数时，应考虑任务特性、模型的稳健性以及梯度的计算。通过理解这些损失函数，我们可以更好地调整模型，提高预测的准确性。