搞不懂损失函数??监督学习、深度学习、机器学习之间的关系是什么??损失函数在什么情况下会用到??

什么是损失函数?


        损失函数(Loss Function)是机器学习和优化算法中的一个关键概念。它用于度量模型预测值与真实标签之间的差异,即模型的预测误差。损失函数是一个数值型的标量函数,将模型的输出和真实标签作为输入,输出一个代表预测误差的数值~

        在监督学习任务中,我们通常有一组训练样本,每个样本包含输入数据和对应的真实标签(ground truth)。训练模型的目标是通过调整模型的参数,使得损失函数的值最小化。当损失函数的值较小时,表示模型的预测与真实标签的一致性较好~

常见的损失函数包括但不限于:

  1. 均方误差(Mean Squared Error, MSE): 用于回归任务的损失函数,计算预测值与真实标签之间的平方差的均值

  2. 交叉熵损失(Cross Entropy Loss): 用于分类任务的损失函数,衡量模型对真实标签的预测概率分布与实际分布之间的差异

  3. 对数似然损失(Log Likelihood Loss): 也用于分类任务,特别是在逻辑回归等概率模型中,用于最大化模型预测真实标签的概率

  4. Hinge损失: 用于支持向量机(SVM)等分类任务,帮助找到能够更好地分离不同类别的超平面

  5. 绝对损失(Absolute Loss): 用于回归任务,计算预测值与真实标签之间的绝对差的均值

  6. Huber损失: 结合了均方误差和绝对损失,对异常值更具鲁棒性

说到这里,就要说一下监督学习,机器学习,深度学习三者之间的联系:

(9条消息) 关于自监督、半监督、无监督、有监督学习总结(及半监督学习的优缺点??)_别和我抢安慕嘻的博客-CSDN博客

        在这篇文章中介绍了自监督、半监督、无监督和有监督学习之间的关系与不同。监督学习、机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要概念,它们之间有联系但又有一定的区别:

机器学习:

        机器学习是一种广义的学习方法,它关注如何设计算法和模型,使得计算机可以通过数据学习,从而改进任务的性能。机器学习任务可以包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。机器学习的核心目标是通过训练数据集来学习数据中的模式和结构,以便在新的数据上做出预测或决策

监督学习:

        监督学习是机器学习的一个子集,也是最常见和最重要的机器学习方法之一。在监督学习中,我们提供包含输入数据和对应真实输出(标签)的训练数据集。模型通过学习输入与输出之间的映射关系,从而在给定新的未见过的输入数据时,能够预测正确的输出。监督学习的典型任务包括分类(Classification)和回归(Regression)

深度学习:

         深度学习是机器学习的一种特殊方法,它基于人工神经网络(Artificial Neural Networks)。深度学习模型由多层神经网络组成,每层都由一系列节点(神经元)组成。每个节点接收输入,进行加权和激活运算,输出结果,并通过反向传播算法进行训练。深度学习在许多领域取得了重大的突破,尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等任务中表现出色

三者之间的关系:

  • 监督学习是机器学习的一部分,而机器学习又是深度学习的一部分
  • 监督学习是一种学习方式,深度学习是一种特殊的模型结构和学习算法,它可以用于监督学习任务
  • 深度学习在许多监督学习任务中取得了卓越的表现,并在视觉、语音和自然语言等领域推动了机器学习的发展

总结:


        只要是机器学习、深度学习、监督学习等就会使用损失函数(换句话说,损失函数在机器学习、监督学习和深度学习中扮演着重要的角色)损失函数是优化算法的关键组成部分,通过最小化损失函数,模型能够逐步改进并提高其预测能力!

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