【深度学习框架学习| Keras Losses详解】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Losses详解了解多少？来看看吧
【深度学习框架学习| Keras Losses详解】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Losses详解了解多少？来看看吧
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【深度学习框架学习| Keras Losses详解】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Losses详解了解多少？来看看吧
Keras Losses详解
1. Probabilistic Losses
Binary Crossentropy (二元交叉熵)
Categorical Crossentropy (分类交叉熵)
Sparse Categorical Crossentropy (稀疏分类交叉熵)
Kullback-Leibler Divergence (KL散度)
2. Regression Losses
Mean Squared Error (MSE)
Mean Absolute Error (MAE)
Huber Loss
3. Hinge Losses for "Maximum-Margin" Classification
Hinge Loss
Squared Hinge Loss
总结
Keras Losses详解
Keras的Losses API提供了多种损失函数，用于优化不同类型的机器学习任务。
损失函数是训练深度学习模型的关键组成部分，它用于衡量模型预测与真实标签之间的差距，优化算法通过最小化损失函数来调整模型参数。
Keras提供了多种内置的损失函数，涵盖了**分类、回归和最大边界（SVM）**等多种任务。
1. Probabilistic Losses
在许多分类任务中，尤其是概率输出的分类模型，常用的损失函数包括交叉熵损失，它衡量的是预测类别的概率分布与真实类别分布之间的差异。常见的概率损失包括：
Binary Crossentropy (二元交叉熵)
用于二分类问题，计算的是两个分布之间的差异，适用于输出层使用sigmoid激活函数的模型。损失函数的计算方式如下： 其中， y i y_i yi 是目标类别， p i p_i pi 是预测概率。
from keras.losses import BinaryCrossentropy
binary_crossentropy = BinaryCrossentropy()