不同的損失函數可用于不同的目標。在這篇文章中，我將帶你通過一些示例介紹一些非常常用的損失函數。這篇文章提到的一些參數細節都屬于tensorflow或者keras的實現細節。

損失函數的簡要介紹

損失函數有助于優化神經網絡的參數。我們的目標是通過優化神經網絡的參數（權重）來最大程度地減少神經網絡的損失。通過神經網絡將目標（實際）值與預測值進行匹配，再經過損失函數就可以計算出損失。然后，我們使用梯度下降法來優化網絡權重，以使損失最小化。這就是我們訓練神經網絡的方式。

均方誤差

當你執行回歸任務時，可以選擇該損失函數。顧名思義，這種損失是通過計算實際（目標）值和預測值之間的平方差的平均值來計算的。

例如，你有一個神經網絡，通過該網絡可以獲取一些與房屋有關的數據并預測其價格。在這種情況下，你可以使用MSE（均方誤差）損失。基本上，在輸出為實數的情況下，應使用此損失函數。

二元交叉熵

當你執行二元分類任務時，可以選擇該損失函數。如果你使用BCE（二元交叉熵）損失函數，則只需一個輸出節點即可將數據分為兩類。輸出值應通過sigmoid激活函數，以便輸出在（0-1）范圍內。

例如，你有一個神經網絡，該網絡獲取與大氣有關的數據并預測是否會下雨。如果輸出大于0.5，則網絡將其分類為會下雨；如果輸出小于0.5，則網絡將其分類為不會下雨。即概率得分值越大，下雨的機會越大。

訓練網絡時，如果標簽是下雨，則輸入網絡的目標值應為1，否則為0。

重要的一點是，如果你使用BCE損失函數，則節點的輸出應介于（0-1）之間。這意味著你必須在最終輸出中使用sigmoid激活函數。因為sigmoid函數可以把任何實數值轉換（0–1）的范圍。（也就是輸出概率值）

如果你不想在最后一層上顯示使用sigmoid激活函數，你可以在損失函數的參數上設置from logits為true，它會在內部調用Sigmoid函數應用到輸出值。

多分類交叉熵

當你執行多類分類任務時，可以選擇該損失函數。如果使用CCE（多分類交叉熵）損失函數，則輸出節點的數量必須與這些類相同。最后一層的輸出應該通過softmax激活函數，以便每個節點輸出介于（0-1）之間的概率值。

例如，你有一個神經網絡，它讀取圖像并將其分類為貓或狗。如果貓節點具有高概率得分，則將圖像分類為貓，否則分類為狗。基本上，如果某個類別節點具有最高的概率得分，圖像都將被分類為該類別。

為了在訓練時提供目標值，你必須對它們進行一次one-hot編碼。如果圖像是貓，則目標向量將為（1，0），如果圖像是狗，則目標向量將為（0，1）。基本上，目標向量的大小將與類的數目相同，并且對應于實際類的索引位置將為1，所有其他的位置都為零。

如果你不想在最后一層上顯示使用softmax激活函數，你可以在損失函數的參數上設置from logits為true，它會在內部調用softmax函數應用到輸出值。與上述情況相同。

稀疏多分類交叉熵

該損失函數幾乎與多分類交叉熵相同，只是有一點小更改。

使用SCCE（稀疏多分類交叉熵）損失函數時，不需要one-hot形式的目標向量。例如如果目標圖像是貓，則只需傳遞0，否則傳遞1。基本上，無論哪個類，你都只需傳遞該類的索引。

這些是最重要的損失函數。訓練神經網絡時，可能會使用這些損失函數之一。