[Day27] 損失函數 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

2022 iThome 鐵人賽

DAY 27

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AI & Data

TensorFlow 系列第 27 篇

[Day27] 損失函數

14th鐵人賽

2022-10-12 22:46:59

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Hi ! Day27 !
今天要來介紹特損失函數

損失函數(Loss function)

在機器學習的領域中，損失函數(Loss function)是指一種將一個在一個樣本空間中的一個元素（事件）映射到一個表達與其相關的實數上的一種函數，由此來直觀的表示與其事件的關聯。最佳化問題的其中一個目標就是將損失函數最小化。分類問題中的損失函數可以用來表達預測不準確之程度，而以下是一些常用的損失函式的公式：

平方損失
鏈結損失
邏輯損失
交叉熵損失

Reference

https://zh.wikipedia.org/zh-tw/损失函数

https://zh.wikipedia.org/zh-tw/分類問題之損失函數#平方損失

[Day26] 特徵值數據標準化

[Day28] TFRecord

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