代价函数有哪些？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
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。