神经网络中常见的损失函数

神经网络中常见的损失函数

损失函数用来评价模型的预测值真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。

损失函数分为经验风险损失函数结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。一般用于防止过拟合,模型越复杂,其正则项的值就越大,相应的结构化风险损失函数的值就越大,相应的损失就越大。

常见的损失函数以及其优缺点如下:

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