神经网络损失函数 神经网络损失函数是衡量模型预测输出与真实值之间差异的函数。它通过量化"错误"程度，为优化算法提供调整参数的方向。 损失函数的核心作用是提供可优化的目标。当神经网络进行预测时，损失函数将单个样本的预测误差汇总为单个数值，这个数值被称为"损失值"或"成本"。损失值越高，表明模型预测越不准确；损失值越低，则预测越接近真实情况。 具体工作流程包含三个步骤： 前向传播过程中，输入数据经过网络各层计算得到预测输出 损失函数接收预测输出和真实标签，按预定公式计算差异程度 得到的损失值作为反向传播的起点，指导参数更新方向 损失函数的数学特性直接影响训练效果。理想的损失函数应具备连续可微的特性，确保梯度存在且平滑，这是反向传播能够正常工作的前提条件。同时，损失函数应对错误预测敏感，即当预测与真实值差异增大时，损失值应显著增加。 针对不同任务类型，损失函数有专门设计： 回归任务常用均方误差损失，它通过平方计算放大较大误差 二分类问题通常使用二元交叉熵损失，它特别适合概率输出 多分类问题则采用多元交叉熵损失，配合softmax激活函数 损失函数选择需考虑数据分布和异常值影响。例如均方误差对异常值敏感，而平均绝对误差对此更具鲁棒性。在某些场景下，还可以通过自定义损失函数融入领域知识，如给特定类别错误分配更高权重。 训练过程中，损失值变化趋势是判断模型收敛的重要指标。持续下降的损失曲线表明模型正在学习数据中的有效模式，而剧烈波动可能暗示学习率设置不当或数据预处理有问题。 最终，损失函数与优化算法共同决定了神经网络能否学习到有效的特征表示。不同的损失函数会引导模型优化朝向不同的决策边界，从而影响模型的泛化能力和预测性能。