深度学习中常见的损失函数

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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。