文档摘要

5.2 量刑标尺：损失函数与优化器选择 本节摘要：损失函数定义"错在哪里、错多少"——分类族处理离散标签（交叉熵及其加权、焦点变体），回归族处理连续目标（均方、绝对、休伯误差），排序族处理相对顺序（成对损失）。优化器与训练日程决定"怎么改"：Adam 族是默认起点，权重衰减、学习率日程与早停构成稳健训练的下半场。本节给出组合配方与完整代码。 会员。《5.2 量刑标尺：损失函数与优化器选择》收录于灏天文库文集《图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/529-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C-gnn-%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8

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