机器学习中的十大损失函数，轻松搞懂模型优化！

这张图表详细介绍了机器学习中常用的十种损失函数，它们是优化模型性能的关键工具。让我们用大白话来解读这些函数。

回归损失函数

1. 平均偏差误差 (Mean Bias Error)：

- 主要用于捕捉预测中的平均偏差，但不常用于训练。

2. 平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)：

- 测量预测与实际值之间的平均绝对差距，也称为L1损失。

3. 均方误差 (Mean Squared Error, MSE)：

- 计算预测与实际值之间的平方距离，是L2损失的一种。

4. 均方根误差 (Root Mean Squared Error, RMSE)：

- MSE的平方根，确保损失和变量单位一致。

5. Huber损失 (Huber Loss)：

- 结合了MSE和MAE的优点，是一种参数化的损失函数。

6. Log Cosh损失：

- 类似于Huber Loss，但非参数化，计算成本较高。

分类损失函数

1. 二元交叉熵 (Binary Cross Entropy, BCE)：

- 用于二元分类任务，衡量预测概率与实际标签之间的差异。

2. Hinge损失：

- 用于支持向量机(SVM)，惩罚错误和不够自信的预测。

3. 交叉熵损失 (Cross Entropy Loss)：

- BCE的扩展，用于多类别分类任务。

4. KL散度 (KL Divergence)：

- 最小化预测分布与真实概率分布之间的差异。

这些损失函数是机器学习模型训练中的基础工具，它们帮助我们衡量模型性能并进行优化。通过选择合适的损失函数，可以更好地提升模型在不同任务中的表现。