损失函数（Loss Function），也被称为代价函数（Cost Function），在机器学习和统计学中是一个非常核心的概念。它是一个衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，用于在训练过程中指导模型参数的优化。损失函数的值越小，表示模型的预测结果与实际结果越接近，即模型的性能越好。
不同类型的任务通常使用不同的损失函数：
- 回归问题的损失函数
均方误差（Mean Squared Error, MSE）：计算预测值和实际值差的平方的均值，是最常用的回归损失函数。
平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：计算预测值和实际值差的绝对值的均值，对异常值的敏感度低于MSE。
均方对数误差（Mean Squared Logarithmic Error, MSLE）：先对预测值和实际值取对数，再计算它们的MSE。 - 分类问题的损失函数
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：在二分类和多分类问题中非常常见。它衡量的是实际分布与预测分布之间的差异。
二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）：专用于二分类问题。
分类交叉熵损失（Categorical Cross-Entropy Loss）：用于多分类问题。 - 其他类型的损失函数
Hinge损失：常用于支持向量机（SVMs）中。
Huber损失：介于MSE和MAE之间，对异常值更鲁棒。
选择合适的损失函数对模型的训练效果有直接影响。损失函数的选择取决于具体的应用场景和问题类型。在实际应用中，有时会根据特定需求自定义损失函数。
在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来最小化损失函数，从而调整模型的参数，使模型的预测结果尽可能接近真实结果。这个过程是机器学习模型训练的核心。
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