神经网络中的损失函数有哪些常见的？

作为一名学习神经网络的初学者，在学习模型训练过程中，常常会接触到各种不同的损失函数。然而，究竟有哪些常见的损失函数呢？比如，最常见的均方误差损失函数（MSE）用于回归任务；交叉熵损失函数（CE）用于二分类、多分类和语言模型任务等；还有KL散度损失函数（KL）用于生成模型等。当我们在训练模型的过程中遇到问题时，需要了解损失函数的作用及其特点，才能更准确地找到解决方案。所以，如果您也对神经网络中的损失函数感到困惑，欢迎一起讨论学习。

提问时间：2023-05-29 18:48:18 编辑时间：2023-05-29 18:48:20 提问者： Cyber_Punk
  • 莫愁湖畔
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    常见的神经网络中的损失函数包括：

    1. 均方误差损失函数（MSE）常用于回归任务。

    2. 交叉熵损失函数（CE）常用于二分类、多分类和语言模型任务等。

    3. KL散度损失函数（KL）常用于生成模型等。

    此外，还有一些其它的损失函数，例如四次方损失函数、平均绝对误差损失函数等，在实际应用中也会出现。通过理解各种不同的损失函数的特点和作用，可以更好地进行模型训练和调整。

    回答时间：2023-05-29 18:48:23
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