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机器学习中的“损失函数(Loss Function)”是什么

[问答题]
机器学习中的“损失函数(Loss Function)”是什么?
损失函数用Loss Function来表示,指的是表示学习器预测结果与真实结果之间差异情况的函数
发表于 2025-10-29 21:06:02 回复(0)
表示预测值和真实值之间差异
发表于 2025-10-30 18:35:37 回复(0)
衡量真实值与预测值之间差异的函数
发表于 2025-10-21 15:32:14 回复(0)
损失函数是衡量真实值和预测值之间的差距,是机器学习模型学习和优化的指向标。模型通过调整参数使得损失函数最小。
发表于 2025-09-23 22:46:20 回复(0)
是一种用于衡量真实值与预测值之间差异的工具,差距越小代表模型效果越好
发表于 2025-09-20 10:15:54 回复(0)
“损失函数”预测值于真实值之间的差距,越小越好,例如mse,mae,交叉熵损失,hinge损失
发表于 2025-09-12 17:00:24 回复(0)
衡量模型预测值与真实值之间差距的工具
发表于 2025-09-04 21:44:05 回复(0)
发表于 2025-09-03 14:16:30 回复(0)
损失函数是用来衡量模型的预测只与真实值之间差异的函数,是模型优化的方向
发表于 2025-08-29 14:03:34 回复(0)
计算预测结果和真实结果之间差异的函数,值越小说明模型越准确
发表于 2025-08-04 11:22:39 回复(1)
关于预测结果和真实值之间差值的函数
发表于 2025-08-02 21:42:15 回复(0)
衡量真实值和预测值之间差异的函数。模型训练的目标就是在不断更新参数,让损失函数最小
发表于 2025-07-26 21:07:04 回复(0)
用来判断模型学习效果的指标,量化预测值和真实值之间的差异
发表于 2025-07-25 16:41:37 回复(0)