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深层神经网络中的损失函数

时间：2025-04-02 14:49:32 点击：次

在深层神经网络中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键指标，其作用是指导模型通过反向传播优化参数。以下是常见损失函数的分类及应用场景：

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四、选择损失函数的注意事项

任务类型：分类选交叉熵，回归选 MSE/MAE。

数据分布：处理噪声时考虑 Huber Loss，类别不平衡时用 Focal Loss。

模型特性：深层网络需选择可微、梯度稳定的函数（如 MSE 优于 MAE）。

目标导向：根据业务需求调整损失（如强调高精度或低延迟）。

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