3.3 分类任务常用损失函数

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3.3 分类任务常用损失函数 3.3 分类任务常用损失函数分类任务是机器学习中的一个重要分支，其目标是将输入数据划分到预定义的类别中。损失函数在分类任务中扮演着至关重要的角色，它衡量了模型预测结果与真实标签之间的差异，并指导模型的学习方向。选择合适的损失函数对于获得良好的分类性能至关重要。本节将深入探讨分类任务中常用的损失函数，包括其原理、适用场景以及优缺点。 3.3.1 交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss) 交叉熵损失是分类任务中最常用的损失函数之一，尤其是在处理多分类问题时。它基于信息论中的交叉熵概念，衡量了两个概率分布之间的差异。在分类任务中，一个概率分布表示模型的预测输出，另一个概率分布表示真实的标签。 3.3.1.