損失函式綜述

損失函式（loss function）又叫做代價函式（cost function），是用來評估模型的預測值與真實值不一致的程度，也是神經網路中優化的目標函式，神經網路訓練或者優化的過程就是最小化損失函式的過程，損失函式越小，說明模型的預測值就越接近真是值，模型的健壯性也就越好。

常見的損失函式有以下幾種：

(1) 0-1損失函式(0-1 lossfunction):

0-1損失函式是最為簡單的一種損失函式，多適用於分類問題中，如果預測值與目標值不相等，說明預測錯誤，輸出值為1；如果預測值與目標值相同，說明預測正確，輸出為0，言外之意沒有損失。其數學公式可表示為：

由於0-1損失函式過於理想化、嚴格化，且數學性質不是很好，難以優化，所以在實際問題中，我們經常會用以下的損失函式進行代替。

（2）感知損失函式（Perceptron Loss）：
感知損失函式是對0-1損失函式的改進，它並不會像0-1損失函式那樣嚴格，哪怕預測值為0.99，真實值為1，都會認為是錯誤的；而是給一個誤差區間，只要在誤差區間內，就認為是正確的。其數學公式可表示為：

（3）平方損失函式（quadratic loss function）：

顧名思義，平方損失函式是指預測值與真實值差值的平方。損失越大，說明預測值與真實值的差值越大。平方損失函式多用於線性迴歸任務中，其數學公式為：

接下來，我們延伸到樣本個數為N的情況，此時的平方損失函式為：

（4）Hinge損失函式（hinge loss function）：

Hinge損失函式通常適用於二分類的場景中，可以用來解決間隔最大化的問題，常應用於著名的SVM演算法中。其數學公式為：

其中在上式中，t是目標值{-1，+1}，y為預測值的輸出，取值範圍在（-1，1）之間。

（5）對數損失函式（Log Loss）：

對數損失函式也是常見的一種損失函式，常用於邏輯迴歸問題中，其標準形式為：

上式中，y為已知分類的類別，x為樣本值，我們需要讓概率p(y|x)達到最大值，也就是說我們要求一個引數值，使得輸出的目前這組資料的概率值最大。因為概率P(Y|X)的取值範圍為[0,1]，log(x)函式在區間[0,1]的取值為負數，所以為了保證損失值為正數要在log函式前加負號。

（6）交叉熵損失函式（cross-entropy loss function）：

交叉熵損失函式本質上也是一種對數損失函式，常用於多分類問題中。其數學公式為：

注意：公式中的x表示樣本，y代表預測的輸出，a為實際輸出，n表示樣本總數量。交叉熵損失函式常用於當sigmoid函式作為啟用函式的情景，因為它可以完美解決平方損失函式權重更新過慢的問題。

以上為大家介紹了較為常見的一些損失函式以及使用場景。接下來的文章中會結合經典的例項——MNIST手寫數字識別，為大家講解如何在深度學習實際的專案中運用啟用函式、損失函式。