均方误差损失和交叉熵损失

2024年9月21日发(作者：)

均方误差损失和交叉熵损失

均方误差损失和交叉熵损失是两种用于评估神经网络训练效果

的常见损失函数。均方误差损失是指预测值与实际值之间的平均差的

平方，而交叉熵损失是用来评估分类问题中预测类别与真实类别之间

的差异程度。

在回归问题中，均方误差损失是一种常见的损失函数。该损失函

数可以用来度量预测值与实际值之间的差异，其数学表达式为：

Loss = 1/N * Σ (y_pred - y_true)^2

其中，y_pred表示神经网络的预测值，y_true表示实际值，N

表示样本数量。均方误差损失的优点是易于计算和解释，但其对异常

值比较敏感，可能导致训练结果不够稳定。

在分类问题中，交叉熵损失是一种常见的损失函数。该损失函数

可以用来度量预测类别与真实类别之间的差异程度，其数学表达式为：

Loss = - 1/N * Σ (y_true * log(y_pred) + (1 - y_true) *

log(1 - y_pred))

其中，y_pred表示神经网络的预测类别的概率分布，y_true表

示实际类别（用one-hot编码表示），N表示样本数量。交叉熵损失

的优点是对异常值比较鲁棒，且在多分类问题中表现良好。

在实际应用中，选择合适的损失函数取决于具体问题的需求和数

据特征。均方误差损失适用于回归问题，交叉熵损失适用于分类问题，

但也有一些例外情况。因此，选择合适的损失函数可以提高神经网络

的训练效果和泛化性能。

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