初识神经网络——损失函数
运用神经网络可以解决简单的机器问题,如分类问题与回归问题,这些联系数学的映射可能可以理解的更为清楚。
分类问题就如其名,是将数据进行分类,其包括二分类问题与多分类问题。二分类问题可以联系数学中的是非函数,多分类问题则可联系数学中普通的映射。
回归问题中“回归”在数学也是耳熟能详的,简单说来即是预测值与真实值的对比而进行回归分析。
了解这个基础之后,正式地介绍一下损失函数。
损失函数(目标函数)是在网络训练的过程中,用于估量预测值与真实值之间不一致程度的非负值函数,其数值随参数调整而变化。选择正确的目标函数对于解决问题至关重要,网络的目的是使损失尽可能最小化,选择与成功完成当前任务相关的目标函数,才能以其衡量当前任务是否已成功完成。
而对于常见的问题,可遵循一些简单的知道原则来选择正确的损失函数。
对于二分类问题,使用二元交叉熵(binary crossentropy)损失函数;
对于多分类问题,使用分类交叉熵(categorical crossentropy)损失函数;
对于回归问题,使用均方误差(mean-squared error)损失函数。
当然,在面对全新的研究问题时,还是需要自主开发目标函数。
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