ML之损失函数(loss function)

发布网友发布时间：2024-09-30 05:36

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热心网友时间：2024-11-12 01:00

在机器学习和监督学习的范畴内，损失函数是一个核心概念。

以监督学习中的最小化目标函数公式为例，其中类似于L的符号，实际上就是我们所指的损失函数。

接下来，本文将深入探讨损失函数的定义、其作用，以及常见的损失函数类型。

首先，关于损失函数的定义，我们可以从百度百科中找到这样的描述：损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数，用以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。

从这个定义中，我们可以提取出几个关键点：在机器学习中，损失函数是用来量化模型输出与真实值之间概率分布差异的，损失函数的数值越小，意味着模型的鲁棒性越强。

在机器学习的训练过程中，损失函数用于计算真实值与预测值之间的差异值，即损失值。随后，模型通过反向传播机制来更新参数，以降低损失值。

损失函数的数值直接影响着模型的预测能力，损失函数越小，模型的预测能力越强。损失函数的选择是否恰当，直接决定了监督学习算法的预测性能。

在监督学习中，常见的损失函数包括针对回归问题的L1与L2损失，以及针对分类问题的0-1损失函数。

对于回归问题，L1和L2损失函数的区别在于它们计算差异的方式不同，其中[公式]代表真实值的权重。

在分类问题中，0-1损失函数的取值取决于分类结果是否正确，正确为0，错误为1。但由于0-1函数不连续，不利于求解最小值，因此需要使用代理损失函数（surrogate loss）来解决这个问题。

代理损失函数与原损失函数具有一致性，最小化代理损失函数得到的模型参数，也将最小化原损失函数。