2025年损失函数的概念（2025年损失函数干嘛的）
浅谈二分类场景下的损失函数
1、-1损失函数：定义：0-1损失函数是最简单直接的损失函数，实质上是一种指示函数。
2、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）。
3、BCE与CE的本质及区别 BCE（二分类交叉熵损失函数）应用场景：主要用于二分类问题，即判断输入样本属于正类还是负类。标签形式：训练数据的标签通常为0或1。损失计算：对于正类样本，损失为-log（y）；对于负类样本，损失为-log（1-y），其中y为模型预测为正类的概率。
L1、L2、正则、损失函数
L1损失与L2损失：两者都是衡量预测值与真实值之间差异的损失函数。L2损失对outlier敏感，收敛快；L1损失对outlier不敏感，收敛可能较慢。L1正则化与L2正则化：两者都是防止模型过拟合的正则化技术。L2正则化倾向于使参数均匀分布；L1正则化倾向于使权重为0，实现稀疏表达。在实际应用中，选择哪种损失函数和正则化方法取决于具体问题的需求和数据特性。
L1正则化（Lasso回归）正则化项是模型参数的绝对值之和。公式表示为：[L1_norm = sum_{i=1}^{n} |w_i|]因此，L1正则化的损失函数为：[Loss = Loss_{original} + lambda sum_{i=1}^{n} |w_i|]L1正则化会导致模型的参数趋向稀疏化，即有些参数被压缩到零，从而有特征选择的效果。
L1-loss与L2-loss是两种常用的损失函数，分别基于L1范数和L2范数；L1正则化与L2正则化是防止过拟合的技术，区别在于正则项的形式（权重和 vs 权重平方和）。
L2正则化仅缩小参数值，通常不会产生零参数。应用场景：L1适用于需要特征选择的场景（如高维数据）。L2适用于参数共线性问题或需要稳定参数估计的场景。计算效率：L1的损失函数在零点不可导，优化时需特殊方法（如坐标下降）。L2的损失函数光滑，优化更高效。
L2正则的等高线为圆形，与损失函数等高线相交时倾向于非零小值。参数更新：L2正则通过weight_decay实现，每次迭代将权重乘以（ （1-lambda） ）。L1正则需通过次梯度法或近端梯度法优化。应用场景 L1正则：适用于特征选择、高维数据（如文本分类），或需要解释性的场景。
一文读懂目标检测中的各种IoU损失函数
一文读懂目标检测中的各种IoU损失函数 在目标检测任务中，边界框回归是确定目标位置的关键技术，它使用矩形边界框预测目标对象在图像中的位置。
在目标检测任务中，Bounding Box Regression Loss Function 的选择至关重要。本文将深入剖析四个常用损失函数：IOU、GIOU、DIOU 和 CIOU，通过简单示例解析其计算原理和特点。
IOU损失函数： 定义：IOU损失函数通过计算两个边界框的交并比来衡量它们的重叠程度。值越接近1，表示重合度越高。 特点：IOU损失函数直观反映了边界框的重叠情况，但存在MSE损失无法准确衡量的问题。
IOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数详解：IOU： 定义：IOU损失函数通过计算两个边界框的交集面积与并集面积之比来度量重合度。 特点：IOU是目标检测中最基础的损失函数，能够直接反映预测框与真实框的重合程度，但对于非重合部分没有直接的优化能力。
交叉熵损失函数(CROSSENTROPYLOSS)
交叉熵损失 交叉熵损失（Cross-entropy Loss）是分类问题中默认使用的损失函数。其公式为：L_{CE} = -sum_c I（y_i=c）log P（y=c|X_i）其中，y_i 是长度为 C 的 binary 向量，表示样本 i 的真实标签，只有预测标签等于真实标签时，求和项才有意义。
其中-H（p（x）是p的熵，H（p，q）就是交叉熵。在深度学习中，我们将标签的分布视为p分布，因为其是固定的，它的熵也就是一个常数，可以省略，仅关注交叉熵即可。Pytorch中的交叉熵损失函数 在PyTorch中，交叉熵损失函数通过torch.nn.CrossEntropyLoss类实现。
交叉熵损失函数在机器学习中扮演核心角色，用于度量真实概率分布与预测概率分布之间的差异，其值越小，表示模型预测效果越好。
交叉熵损失函数是用于度量真实概率分布与预测概率分布之间差异的函数，其值越小表示模型预测效果越好。
交叉熵损失（Cross Entropy Loss）的定义：交叉熵损失是衡量模型预测分布与真实分布之间差异的一种指标。在自然语言处理中，它常用于评估语言模型的性能。
定义：交叉熵损失函数衡量的是模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。作用：在机器学习中，特别是在分类任务中，交叉熵损失函数被用作优化目标，通过最小化该损失函数来提高模型的预测准确性。
复习:常见的损失函数
常见的损失函数主要包括均方误差损失（MSE）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）和Softmax损失（Softmax Loss）。均方误差损失（MSE）：定义：MSE是预测值与真实值之间差异的平方的平均值，常用于回归问题。
损失函数设计领域应用：损失函数在机器学习中用于衡量模型预测值与真实值（ground truth）之间的差异。数学模型：损失函数通常是一个关于模型参数和输入数据的函数，通过最小化损失函数来优化模型参数。
LSTM + CRF模型在序列标注任务中表现出了强大的性能，这得益于LSTM能够捕捉序列中的长期依赖关系，以及CRF能够学习到标签之间的约束关系。在复习和备考时，需要重点掌握LSTM + CRF的模型结构、CRF的输入和损失函数、以及维特比算法在求解预测标签序列中的应用。
详解pytorch的损失函数:NLLLoss()和CrossEntropyLoss()
NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）：负对数似然损失函数。它用于计算给定输入的对数概率和目标值之间的负对数似然损失。通常，输入是对数概率（即已经通过log和softmax处理过的概率），而目标值是类别的索引。CrossEntropyLoss：交叉熵损失函数。
PyTorch中的损失函数：CrossEntropyLoss、NLLLoss、KLDivLossCrossEntropyLoss、NLLLoss 和 KLDivLoss 是PyTorch中常用的三种损失函数，它们各自适用于不同的场景，但都与概率分布和熵的概念紧密相关。
NLLLoss，全称为Negative Log Likelihood Loss，是一种最大似然或log似然代价函数，其本质是衡量预测结果与实际观察值之间的差异。CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数，其数学形式与NLLLoss相似，常用于多分类问题中评估模型预测概率分布与实际标签分布的差异。