3.5 损失函数 (Loss Functions)

文档摘要

3.5 损失函数 (Loss Functions) 3.5 损失函数 (Loss Functions) 在 TensorFlow Keras 中，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键指标。选择合适的损失函数对于训练出高性能的模型至关重要。损失函数指导模型在训练过程中如何调整权重，以最小化预测误差。 3.5.1 损失函数的作用和重要性损失函数，也称为目标函数或代价函数，在机器学习中扮演着至关重要的角色。它的主要作用是：量化误差：损失函数计算模型预测输出与真实标签之间的差异，并将其转化为一个单一的数值，表示模型的预测误差大小。指导优化：优化算法（如梯度下降）利用损失函数计算的梯度来更新模型参数，目标是找到使损失函数值最小化的参数组合。