目录 一、常用损失函数 1、CrossEntropyLoss（交叉熵损失） 1）原理 2）流程 3）用法示例 2、L1Loss（L1损失/平均绝对误差） 1）原理 2）用法示例 3、NLLLoss（负对…

下面是用 Python 实现上述常见损失函数的代码示例。我们将使用 NumPy 库来进行数值计算。 首先，确保你已经安装了 NumPy： pip install numpy 然后，我们可以编写实现这些损失函数的代码： import numpy as np def mean_squared_er…

目录 一、常用损失函数 1、CrossEntropyLoss（交叉熵损失） 1）原理 2）流程 3）用法示例 2、L1Loss（L1损失/平均绝对误差） 1）原理 2）用法示例 3、NLLLoss（负对…

stanford cs231学习笔记(一) 1，先是讲到了机器学习中的kNN算法，然后因为kNN分类器的一些弊端，引入了线性分类器。 kNN算法的三大弊端： (1)，计算量大，当特征比较多时表示性差 (2)，训练时耗时少…

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览 深度学习之损失函数 1. 回归任务1.1 均方误差 (MSE)1.2 平均绝对误差 (MAE) 2. 二分类任务2.1 二元交叉熵 (Binary Cross-Entropy) 3. 多分类任务3.1 类别交叉熵 (Categorical Cross-Entropy) 4. 序列生成任务（例如&…

stanford cs231学习笔记(一) 1，先是讲到了机器学习中的kNN算法，然后因为kNN分类器的一些弊端，引入了线性分类器。 kNN算法的三大弊端： (1)，计算量大，当特征比较多时表示性差 (2)，训练时耗时少…