关注B站可以观看更多实战教学视频:hallo128的个人空间 深度学习中常见的损失函数 损失函数的作用 损失函数是衡量神经网络输出与真实标签之间差距的指标。在训练过程中,神经网络的目标是最小化损失函数的值。常见的损失函数包括均方误差(MSE)损失函数、交叉熵(Cross-Entropy)损失函数等。损失函数的选择取决于任务的需求和输出数据的类型。 常见的损失函数 这些损失函数各有特点,适用于不同的场景和问题。在实际应用中,需要根据具体任务和数据集的特点来选择合适的损失函数。