什麼是損失函數 (Loss Function)

什麼是損失函數 (Loss Function)？

損失函數 (Loss Function)，也稱為代價函數 (Cost Function) 或目標函數 (Objective Function)，是機器學習中用於衡量模型預測結果與實際結果之間差異的函數。損失函數的值越小，表示模型的預測結果越準確，模型的性能越好。

為什麼需要損失函數？

損失函數在機器學習模型的訓練過程中扮演著核心角色。訓練的目標就是找到一組模型參數，使得損失函數的值達到最小。通過最小化損失函數，我們可以讓模型學習到資料中的模式，並提高模型的預測能力。

常見的損失函數

以下是一些常見的損失函數：

• 均方誤差 (Mean Squared Error, MSE)： 用於衡量預測值與實際值之間的平方差的平均值。MSE 常用於回歸問題。
• 平均絕對誤差 (Mean Absolute Error, MAE)： 用於衡量預測值與實際值之間的絕對差的平均值。MAE 對異常值更具魯棒性。
• 交叉熵損失 (Cross-Entropy Loss)： 用於衡量兩個概率分佈之間的差異。交叉熵損失常用於分類問題。
• 二元交叉熵損失 (Binary Cross-Entropy Loss)： 用於衡量二元分類問題中預測概率與實際標籤之間的差異。
• 分類交叉熵損失 (Categorical Cross-Entropy Loss)： 用於衡量多元分類問題中預測概率分佈與實際標籤之間的差異。

如何選擇損失函數？

選擇哪種損失函數取決於具體的任務和資料類型。以下是一些選擇損失函數的建議：

• 回歸問題： 可以使用 MSE 或 MAE。
• 分類問題： 可以使用交叉熵損失。
• 二元分類問題： 可以使用二元交叉熵損失。
• 多元分類問題： 可以使用分類交叉熵損失。
• 根據具體情況選擇： 有些問題可能需要自定義損失函數，以更好地反映任務的要求。

相關名詞

• 優化器 (Optimizer)
• 梯度下降 (Gradient Descent)
• 反向傳播 (Backpropagation)
• 模型評估 (Model Evaluation)