3.5 损失函数选择考量：任务类型、数据分布、鲁棒性

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3.5 损失函数选择考量：任务类型、数据分布、鲁棒性 3.5 损失函数选择考量：任务类型、数据分布、鲁棒性选择合适的损失函数是构建高效神经网络的关键步骤。它直接影响模型的学习能力和最终性能。不同的任务类型、数据分布以及对异常值的鲁棒性要求，都会影响损失函数的选择。本节将深入探讨这些考量因素，并提供一些指导原则。 3.5.1 任务类型损失函数必须与手头的任务类型相匹配。常见的任务类型包括：回归任务: 预测连续值。分类任务: 预测离散类别。生成任务: 生成新的数据样本。 3.5.1.1 回归任务回归任务的目标是预测一个或多个连续值。常用的损失函数包括：均方误差 (Mean Squared Error, MSE): 计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。