2025年分类任务常用的损失函数（2025年分类算法损失函数）

二分类多分类损失函数

二分类任务常用二分类交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss），多分类任务常用交叉熵损失（Categorical Cross-Entropy Loss）。

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重要工具。对于分类问题，特别是二分类和多分类问题，binary_crossentropy（BCE）和categorical_crossentropy（CE）是两种常用的损失函数。

综上所述，CrossEntropy Loss和Focal Loss在二分类和多分类问题中都有广泛应用，但它们的侧重点不同。CrossEntropy Loss是衡量预测概率分布与真实标签分布之间差异的常用损失函数，而Focal Loss则更加关注困难样本和少数类别样本，通过引入调节因子来优化模型性能。

多分类中的交叉熵损失函数 在多分类问题中，如果每个类别之间的定义是互斥的（即一个样本只能被标记为一种类别），那么交叉熵损失函数可以表示为：对于 m 个样本和 n 种类别，交叉熵误差 E 等于 m 个样本的平均交叉熵误差。

【小白入坑篇】分类Loss函数

1、loss表达式为：$L = -sum_{i=1}^{N}y_ilog（p_i）$，其中$N$为类别数，$y_i$为目标值（经过one-hot编码），$p_i$为预测值（经过softmax函数）。优缺点：优点：函数单调且连续可导，便于求导；适用于多分类任务。缺点：在正负样本不均衡时，模型可能倾向于输出占比较大的类别，导致分类效果不佳。

2、损失函数：简介：适用于二分类问题，预测正确则损失为0，错误则为1。特点：简单直接，但对错误分类的惩罚均匀，且不可导，因此在实际应用中较少使用。交叉熵损失：简介：二分类和多分类任务中常用的损失函数，结合了熵的概念，通过预测值与真实值的差距度量不确定性。

3、在深度学习中，loss函数就像一个裁判，衡量每个训练样本的预测结果与真实值的误差。损失函数与代价函数、目标函数有所区别：损失函数针对单个样本，代价函数则考虑整个数据集；目标函数包括损失加正则化项。理解这些概念有助于优化网络学习效果。

常见分类loss

1、综上所述，交叉熵损失函数、Focal Loss、KL散度、标签平滑以及Smooth L1 Loss都是常见的分类Loss函数。它们在不同的应用场景下具有各自的优势和适用性，可以根据具体任务和数据集的特点选择合适的Loss函数进行模型训练。

2、对比学习里面有四种常见的loss，分别是Contrastive Loss、Triplet Loss、Center Loss和Circle Loss。下面将分别对这四种loss进行详细解释：Contrastive LossContrastive Loss是一种用于度量学习的损失函数，它主要用于拉近相似样本的表征距离，同时推远不相似样本的表征距离。

3、交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）定义：交叉熵损失函数是分类任务中最常用的损失函数之一，用于衡量两个概率分布之间的差异。二分类：标签label为{0，1}时，loss表达式为：$L = -ylog（p） - （1-y）log（1-p）$，其中$y$为真实值，$p$为预测值（经过sigmoid函数激活）。

4、应用场景：衡量预测值与真实值之间的差距。常见类型：均方误差、绝对值损失、拉普拉斯损失和高斯分布损失等。排序损失：应用场景：关注列表中元素的相对排序。常见类型：ListNet、ListMLE和Triplet Loss等，适用于概率模型匹配、三元组距离约束等场景。RankNet、LambdaRank和LambdaMART：应用场景：递进优化文档排序。

5、Pointwise Loss交叉熵Loss交叉熵loss最为常见，在几乎所有分类场景中都可以作为默认Loss使用。二分类交叉熵：公式为：-q*log（sigmoid（p） - （1-q）*log（1-sigmoid（p）其中，q为0、1 label，表示正负例；p为模型输出的double型score。TF中有对应函数sigmoid_cross_entropy_with_logits。

常用损失函数速览

1、常用损失函数速览在机器学习和深度学习中，损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差距的关键工具。不同的任务和模型需要使用不同的损失函数。

2、损失函数：MSE损失：直接且简单的损失函数，但限制生成多样性。Flow Matching：提高生成质量，但增加了模型复杂性。懒人速览 BLIP3-o是什么：一个完全开源的统一多模态模型家族，同时支持高质量图像理解和生成。关键技术创新：采用扩散Transformer+Flow Matching处理CLIP特征，使用顺序训练策略。

常见的损失函数汇总

1、分类任务损失函数交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）二分类（Binary Cross-Entropy）公式：其中，$y_i$ 是真实标签（0或1），$p_i$ 是预测概率。应用场景：逻辑回归、二分类神经网络等。

2、Hinge损失函数：关注判定边界附近的样本，对泛化性能有影响，常用于支持向量机。 Perceptron损失函数：简化版Hinge，对判定正确性要求高，适用于感知机算法。 交叉熵损失函数：多分类和二分类问题，考虑置信度，是神经网络分类任务中的常用损失函数。

3、常见的损失函数总结如下：01损失函数：描述：预测值与目标值不相等得1，否则为0。特点：直观反映分类错误数量，但非凸性限制其应用。感知机采用此损失。绝对值损失函数：描述：计算预测值与目标值差的绝对值。适用场景：适用于多种问题。

4、均方误差损失函数（Mean Squared Error， MSE）公式：$$ L（y， hat{y}） = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} （y_i - hat{y}_i）^2 描述：均方误差损失函数是最常用的回归损失函数之一，用于衡量预测值与真实值之间的差异。其中，$y$ 是真实值，$hat{y}$ 是预测值，$n$ 是样本数量。

5、Structured Loss是更复杂的损失函数，它们考虑了更多的负样本和整体结构，以进一步提高模型的区分能力。这些损失函数在深度学习中广泛应用于各种需要度量学习或表示学习的任务中，如人脸识别、图像检索、行人重识别等。它们的核心思想都是通过拉近同类样本和推远不同类样本来学习有区分力的特征表示。

6、Triplet LossTriplet Loss本质上让同类样本的距离比不同类样本的距离更近，外层使用合页损失函数。它常用于多模之间的比较，如正负文本与图片，文本与图片之间的embedding距离不太可能很近，但只要正样本距离更近即可。

多分类任务中的交叉熵损失和均方损失对比

1、多分类任务中的交叉熵损失和均方损失对比 在多分类任务中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和均方损失（Mean Squared Error， MSE）是两种常用的损失函数。它们各自具有不同的特点和适用场景。

2、多分类任务中，交叉熵损失相比均方损失更为合理。以下是两者的具体对比：关注焦点：交叉熵损失：只关注目标类别带来的损失。模型的目标是将目标类别的预测概率趋于1，即预测概率的类别分布与onehot的类别分布越相似越好。均方损失：考虑所有类别的损失，包括非目标类别。

3、综合考虑，交叉熵损失在分类任务中更为合理，因为它只关注目标类别的预测，梯度更新策略更有利于模型优化。均方损失虽然在回归任务中有效，但在分类任务中，它可能会引入不必要的复杂性和误导，因此在多分类问题中，交叉熵损失通常为首选。

4、从梯度的角度分析，交叉熵损失在分类正确时梯度较小，权重更新慢，分类错误时梯度较大，权重更新快，符合分类任务的期望。相比之下，均方损失在预测概率为0时梯度为0，权重无法更新。因此，无论从损失函数还是梯度更新的角度考虑，交叉熵损失在多分类任务中都比均方损失更合理。