代价函数有哪些?

编辑:自学文库 时间:2024年09月22日
代价函数有许多种,主要用于衡量模型在训练数据上的表现。
  常见的代价函数有均方误差(Mean Square Error, MSE)、交叉熵(Cross Entropy)、对数似然误差(Log Likelihood)等。
  其中,均方误差用于回归问题,衡量模型输出结果与真实值之间的平均差异;交叉熵和对数似然误差则常用于分类问题,衡量模型输出的概率分布与真实概率分布之间的差异。
  代价函数的选择会直接影响到模型的训练效果和收敛速度,因此需要根据具体问题的特点来选择合适的代价函数。