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损失函数 - 维基百科，自由的百科全书
在数学优化与决策论中，损失函数（亦称成本函数或误差函数） [1] 是将事件或变量值映射至实数域的函数，其数值直观体现与该事件相关的“代价”。
一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
损失函数（Loss Function）是什么？损失函数是深度学习中用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的函数。 损失函数通过计算一个数值，来表示模型预测的准确性或误差大小。 为什么需要损失函数？
一文看尽深度学习中的15种损失函数 - 知乎 - 知乎专栏
损失函数大致可分为两种： 回归损失 （针对连续型变量）和 分类损失 （针对离散型变量）。 1 回归损失（Regression Loss）
浅谈损失函数 - 洛谷专栏
损失函数是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用 L(Y,f(x)) 来表示。 损失函数越小，模型的性能越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。
深度学习之常见损失函数(详细讲解定义、数学公式、实现代码)_基于距离度量的损失函数-CSDN博客
本文详细介绍了机器学习和深度学习中关键的损失函数，包括欧氏距离、曼哈顿距离等基于距离的函数，以及交叉熵、Huber损失等概率分布度量的函数，强调了选择和应用合适损失函数对模型性能的重要性。
机器学习之损失函数（易理解版） - 知乎专栏
损失函数用来衡量模型预测值与真实值之间的差异。机器学习西的目标，就是要建立一个损失函数，使得该函数的值最小。 也就是说，损失函数是一个关于模型参数的函数（以模型参数w作为自变量的函数），自变量可能的取值组合通常是无限的，我们的目标
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2005-2009
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