在深度学习中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与真实值差异的核心工具，其计算方式根据任务类型和优化目标的不同而有所差异。
文章目录
- 损失函数的核心原理
- 损失函数的分类与计算方法
- 回归任务损失函数
- 分类任务损失函数
- 损失函数在训练中的实际应用
- 特殊场景的损失函数设计
以下从原理、分类和实际应用三个维度解析损失计算机制：
损失函数的核心原理
损失函数通过数学量化模型预测误差，为优化算法提供梯度方向。其本质是构建预测值 y ^ \hat{y} y^ 与真实值 y y y 之间的差异映射，驱动模型参数调整。
- 训练三要素：模型选择 → 损失函数定义 → 优化算法迭代
- 误差（Error）：单个样本的预测偏差（如绝对误差 ∣ y − y ^ ∣ |y-\hat{y}| ∣y−y^∣
- 损失（Loss）：全体样本误差的聚合（如均方误差的平均值）
损失函数的分类与计算方法
回归任务损失函数
| 损失函数 | 公式 | 特点与适用场景 |
|---|---|---|
| 均方误差（MSE） | 1 N ∑ i = 1 N ( y i − y ^ i ) 2 \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 N1∑i=1N(yi−y^i |
