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目录
前言
一、损失函数概述
二、损失函数分类文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-425396.html
1.分类问题的损失函数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425396.html
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深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（
Dice Loss 是一种用于图像分割任务的损失函数，它的基本思想是计算预测结果和真实结果的重叠部分，通过最小化两者的差异来优化模型。Dice Loss被广泛用于医学图像分割任务中。 Dice Loss的计算公式如下： 其中，N是像素总数，pi是模型预测的第i个像素的值，gi是真实标
对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss） 是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。 在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模
感知损失（Perceptual Loss） 是一种基于深度学习的图像风格迁移方法中常用的损失函数。与传统的均方误差损失函数（Mean Square Error，MSE）相比，感知损失更注重图像的感知质量，更符合人眼对图像质量的感受。 感知损失是通过预训练的神经网络来计算两张图片之间的差异。通
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下面介绍各个函数时，涉及到一下2变量，其含义如下：假设网络输入为x，输出为 y ‾ overline{text{y}}
损失函数与优化器的关联_criterion(outputs, labels)_写代码_不错哦的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/shenjianhua005/article/details/123971915?ops_request_misc=request_id=6583569ecbdc4daf89dbf2d43eac9242biz_id=utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~koosearch~default-2-123971915-null-null.142^v93^koosearch_v1utm_term=
回归和分类是监督学习中的两个大类。自学过程中，阅读别人代码时经常看到不同种类的损失函数，到底 Tensorflow 中有多少自带的损失函数呢，什么情况下使用什么样的损失函数？这次就来汇总介绍一下。 优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数
