损失函数定义及常用损失函数

损失函数定义

损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项，通常如下所示：

其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，LL代表的是损失函数，后面的 ΦΦ 是正则化项（regularizer）或者叫惩罚项（penalty term），它可以是L1，也可以是L2，或者其他的正则函数。整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值。

常用损失函数

常见的损失误差有五种：
1. 铰链损失（Hinge Loss）：主要用于支持向量机（SVM） 中；
2. 互熵损失 （Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中；
3. 平方损失（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中；
4. 指数损失（Exponential Loss） ：主要用于Adaboost 集成学习算法中；
5. 其他损失（如0-1损失，绝对值损失）