本文目录一览：
- 1、损失函数
- 2、什么是损失函数
- 3、损失函数的作用
- 4、常用的损失函数有哪些
- 5、神经网络:损失函数详解
损失函数
损失函数的定义如下：损失函数，也被称为目标函数，是用来评价模型的预测值和真实值之间的不一致程度的一种方法。
损失函数是：将随机***或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机***的“风险”或“损失”的函数。意义：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。
意义：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。作用：损失函数在实践中最重要的运用，在于协助我们通过过程的改善而持续减少目标值的变异，并非仅仅追求符合逻辑。损失函数是描述系统在不同参数（parameter）值之下的损失。
什么是损失函数
定义在乘积空间 上的函数 称为损失函数，如果它满足如下两个条件：（1） 对任意的 和 成立；（2）对任意固定的 ， 作为 d 的函数是可测的。
损失函数（lOSs function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
损失函数（LossFunction）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。代价函数（CostFunction）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。
交叉熵损失函数也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。
损失函数的作用
意义损失函数：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。作用损失函数：损失函数在实践中最重要的运用损失函数，在于协助我们通过过程的改善而持续减少目标值的变异损失函数，并非仅仅追求符合逻辑。损失函数是描述系统在不同参数（parameter）值之下的损失。
意义：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。作用：损失函数在实践中最重要的运用，在于协助我们通过过程的改善而持续减少目标值的变异，并非仅仅追求符合逻辑。
根据查询损失函数加入权重相关信息资料得知，作用是计算神经网络每次迭代的前向计算结果与真实值的差距。损失函数是用来估量损失函数你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。
交叉熵损失函数的意义和作用如下：交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异***息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
常用的损失函数有哪些
常用的损失函数为0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数、交叉熵损失函数。 损失函数计算得到的损失又叫期望损失。学习的目标就是选择期望风险最小的模型。
常见的损失函数有以下几种：0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。
是另一种二分类损失函数，适用于Maximum-margin的分类，SVM的损失函数就是hinge loss + L2正则化 下图为，当y为正类的时候（ ），不同的输出 对应的loss图 当y为正类时，模型输出负值会有很大的惩罚。
下面主要列出几种常见的损失函数。log对数损失函数（逻辑回归）有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失，其实并不是。
常用损失函数有：0-1损失函数：用来表述分类问题，当预测分类错误时，损失函数值为1，正确为0 平方损失函数：用来描述回归问题，用来表示连续性变量，为预测值与真实值差值的平方。
神经网络:损失函数详解
1、深度学习之损失函数与激活函数损失函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法（BP）中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做损失函数了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。
2、当你执行回归任务时，可以选择该损失函数。顾名思义，这种损失是通过计算实际（目标）值和预测值之间的平方差的平均值来计算的。例如，你有一个神经网络，通过该网络可以获取一些与房屋有关的数据并预测其价格。
3、-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。
