在应用python进行神经网络训练时，我们需要提供神经网络。如Keras中，

定义：在深度学习中。损失函数是用来衡量一组参数好坏的函数，其衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。
损失函数有很多别名：价值函数，目标函数，误差函数
损失函数并不使用测试数据来衡量网络的性能，损失函数用来指导训练过程，使得网络的参数向损失降低的方向改变。
训练过程：
人工智能的本质：最优化 （神经网络优化算法python手写实现）

损失函数特性

1. 最小值，当网络的输出值和真实值一致时，损失为0，真实输出和网络输出越不一致时值越大。
2. 损失函数要求是凸函数，容易可导。需要根据输出的变化而平滑的变化，如果不容易求导会导致训练过程缓慢。

损失函数的前提：

不同的任务类型需要不同的损失函数
回归型：绝对值误差，平方误差
分类型：hinge loss ,cross-entropy loss

回归评价函数

绝对值误差
outliers:异常值

平方误差
对异常值敏感原因：x偏移一点点，平方后会更大

分类评价函数

softmax

softmax公式如下

独热编码

cross-entropy loss
yk为真实输出，lk为网络输出，s(lk）表示对网络输出进行softmax,
k表示k个类别


为什么分类不用均方误差做损失函数

二分类
二分类可以不用softmax，使用sigmoid,也不用one-hot

二分类损失函数和多分类损失函数对比，其中σ为sigmoid函数

正则化

正则化可以和损失函数结合起来，防止过拟合
图中L为损失函数

作者：电气工程的计算机萌新-余登武