2025年损失函数多少合适（2025年损失函数是不是越小越好）

自编码器AE中损失函数的设计

损失函数的设计取决于自编码器的具体应用和目标。对于基本的重建任务，MSE或BCE通常就足够了。对于更复杂的任务，例如降噪、稀疏表示或生成模型，则需要添加额外的惩罚项或使用更复杂的损失函数。选择合适的损失函数是训练有效自编码器的关键步骤。

编码器：负责从原始数据中提取必要的信息，提纯出的信息被称之为编码（Code）或隐式表示。解码器：负责将提取出的信息还原为原来的结构，输出一般被称为重构数据。训练过程：类似于有监督网络，AE也拥有需要求解的参数（权重）和损失函数。

SD系列文章（一）：从AE到VAE什么是AE？AE，即AutoEncoder自编码器，由一个Encoder编码器和一个Decoder解码器组成。Encoder将输入的图片压缩（或映射、编码）成数据，Decoder将压缩的数据解压（或重新映射、解码）成图片。AE的作用？AE的主要作用是图像重建。为了实现图像重建，首先需要训练AE网络。

VAE架构包括编码器和解码器，编码器减少输入维度，输出潜在变量的平均值和标准差，从而对潜在分布进行采样，输入至解码器重建输入数据。VAE损失函数包括重构损失和相似损失的和，重构误差与AE相似，而相似损失则衡量潜在分布与标准高斯之间的KL散度。通过重参数化技巧，VAE能够通过反向传播计算损失。

解码器设计：解码器设计采用轻量级普通ConvNeXt块，形成整体不对称的编码器解码器架构。实验结果显示，使用简单单ConvNeXt块解码器在微调精度和显著减少预训练时间方面表现良好。损失函数：重建目标是计算重建图像与目标图像之间的均方误差，且仅将损失应用于掩码块。

如何选择合适的损失函数,请看...

在选择损失函数时，应考虑数据集的特性，如是否存在离群点。MSE适用于敏感度高的情况，而MAE对离群点更具鲁棒性。Huber Loss结合了MSE和MAE的优点，适用于数据可能含有离群点的情况。Log-Cosh Loss则在平滑性上优于L2损失，适用于需要平滑损失函数的场景。最终选择哪种损失函数取决于具体问题和数据集的特性。

交叉熵损失在某些情况下可能效率较低且不稳定，可以考虑使用其他损失函数，如WGAN中的Wasserstein损失、Least Squares GAN的损失等。网络结构与设计 随机噪声z的选择：使用高斯分布采样而非均匀分布来生成随机噪声z。BatchNorm的使用：在一个mini-batch中只包含真实样本或虚假样本，不要混合训练。

优化器和学习率：优化器的选择和学习率的设置对模型的训练效果有很大影响。建议：尝试使用不同的优化器（如Adam、SGD等）和学习率调整策略（如学习率衰减、学习率预热等），以找到最适合您任务的配置。

KL 散度损失函数。详细请看 KLDivLoss。参数：输入、目标、是否为mini-batchloss的平均值。该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss，详细请看 CrossEntropyLoss。参数：输入、目标、可手动指定每个类别的权重、是否为mini-batchloss的平均值。该函数计算了输出与目标之间的二进制交叉熵，详细请看 BCELoss。

设置优化器和损失函数 选择交叉熵损失作为损失函数，使用Adam优化器进行模型参数更新。6 定义训练函数train 定义一个训练函数，循环调用训练数据加载器，获取批数据进行前向传播、计算损失、反向传播、更新模型参数。记录损失值loss，以便可视化。

深度学习基础知识总结3--loss函数

1、在深度学习中，Loss函数（损失函数）是衡量模型预测结果与真实结果之间差异的重要工具。选择合适的Loss函数对于模型的训练效果和性能至关重要。以下是对深度学习中常用Loss函数的总结，包括回归损失、分类损失、目标检测损失以及图像分割损失等多个方面。

2、分位数损失（Quantile Loss）是通过使用分位数损失Quantile Loss实现分位数回归的一类方法。其基本形式为：分位数损失是一个分段的函数，将高估和低估的损失分别使用不同的系数控制。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是分类问题中最常用的损失函数。

3、深度学习中的Loss函数是用于估量模型的输出与真实值之间的差距，给模型的优化指引方向。以下是几种常见的Loss函数及其特点：均方差损失：定义：衡量模型预测值与真实值之间差的平方的平均值。特点：对误差的平方进行惩罚，对离群点的惩罚较大。

4、分类Loss函数详解在深度学习网络训练中，损失函数（Loss Function）是决定网络学习质量的关键。损失函数用于衡量模型预测值与实际值之间的差距。针对分类任务，有多种不同的损失函数，每种函数都有其特定的应用场景和优缺点。

常用的损失函数

1、以下是一些常用的损失函数： 0-1损失 描述：直接对应错误个数，非凸。特点：直观但不易于优化，通常用于理论分析或简单分类问题的评估。 均方误差（MSE）描述：计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。特点：对误差敏感，常用于回归问题；但受异常值影响较大。 绝对损失 描述：计算预测值与真实值之间差的绝对值。

2、常用的损失函数包括但不限于以下几种： Zero-one Loss（0-1损失）定义：如果预测值与目标值不相等，损失为1，否则为0。特点：是最原始的损失函数，非凸、不连续、不可导，因此在依赖于反向传播的深度学习任务中无法使用。

3、常用损失函数（Loss Function）按任务类型总结如下：分类任务Cross Entropy Loss（交叉熵损失）用于多分类任务，真实标签为one-hot编码，预测值为softmax输出。公式：y_i：真实标签（one-hot）hat{y}_i：预测概率（softmax输出）Binary Cross Entropy（二元交叉熵损失）用于二分类任务（标签为0或1）。

4、交叉熵损失 交叉熵损失是语义分割中最常用的损失函数之一，它适用于多分类任务。从KL散度到交叉熵损失：KL散度：衡量两个概率分布P（x）和Q（x）之间的差异。交叉熵：在机器学习任务中，我们只需要关注交叉熵部分，因为它可以衡量label和predicts之间的差距。

【小白入坑篇】分类Loss函数

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。

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。

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。