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英文字典中文字典相關資料:
在神经网络中，为什么loss都是正数？_人工智能-CSDN问答
关于为什么神经网络的损失值总是正数，可以看作是损失函数设计的一种正则化约束，通过限制损失函数的取值范围，使得神经网络可以更好地完成任务。
深度学习中loss值可以为负吗？ - 知乎
损失函数 是衡量模型预测结果和真实结果的差异，正常情况下如果预测完全正确应该会为0。 如果，你修改了原来的损失函数，比如，都减去一个固定值，这种情况确实可以得到负值。
深度学习：关于损失函数的一些前置知识（PyTorch Loss）
Logits 是指神经网络的最后一个线性层（全连接层）的未经过任何激活函数（例如 softmax 或 sigmoid）处理的输出，可以是任意实数，在分类的任务中，logits 通常是在进行多类别分类任务时的原始输出。
深度学习损失计算出来为负数 - 51CTO博客
这种现象通常涉及到损失函数的定义和实现细节。 本文将简要分析损失计算为负数的原因，探讨相应的代码示例，并提供一些解决方案。
一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）-CSDN博客
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。
训练神经网络时损失函数值 可以一会儿正一会儿负吗？ - 知乎
考虑 神经网络训练 的过程，我们设法寻找一个经验风险函数，目的是通过算法优化该函数，使得我们模型在 假设空间 中得到最优解。
用户对问题“为什么神经网络损失函数总是正数”的回答 - 问答 . . .
像均方误差 ( MSE )函数这样的损失函数总是给出正的损失值。 他们倾向于显示错误是否有多大，而不是在哪里完成的。 假设我们的神经网络是一个篮球运动员。 它的任务是把球扔进篮筐。 如果球落在篮筐的左边，误差是负数。 但是，如果它落在右边，错误是
损失函数（平方损失MSE、绝对值损失MAE、负对数似然 . . .
在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，指示模型在当前参数下的“代价”或“错误”程度，其最小化过程即是模型训练的核心目标。
负对数似然损失（NIL）函数的详解（code） - 知乎
从上面分析可知，预测概率和标签的真实概率是有差异的，那该如何刻画这种差异，或者说损失呢？ 这时就可以利用负对数似然损失来衡量二者的差异程度。 我们可以计算每个样本的负对数似然损失：
深度学习中的损失函数：为何必须非负 - 在线计算网
本文深入探讨了深度学习中损失函数非负性的必要性和重要性，以及它对模型训练的影响。 通过分析，我们理解了为何在设计损失函数时必须保证其非负性。
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