神经网络中的代价函数有哪些谢邀。补充一

【神经网络中的代价函数有哪些】 谢邀。补充一下就是代价函数不光是神经网络，而是所有机器学习算法的核心。常见的有
0-1 loss，就是对记 0，错记 1，就像批卷子一样。这方法最直观，但没法儿求导，导数不是不存在，就是 1。于是就很难用这个代价"学习"。当然，如果你用 0-1 loss 来进化更新你的模型还是可以的，不过，这个代价函数更多是给人看的，因为计算正确率必须用到它。如果目的是 regression （拟合），平方误差 $神经网络中的代价函数有哪些$
是很早出现，也最常见的代价函数。总代价表示为 $神经网络中的代价函数有哪些$
。如果目的是 classification（分类），而且输出我们规定在 $神经网络中的代价函数有哪些$
，那么 cross-entropy 是目前最流行的。唯一的难点是，要理解 cross-entropy 为什么有用需要花一番工夫。此外，如果目的不是多分类，而是二分类，negative log-likelihood 是一种特殊形式，在 logistic regression \\ classification 算法中你可以看见其身影。以上回答过于简略，而且只提到了一些入门级的应用，如有误，请指正。

■网友
别的模型所能用的代价函数，神经网络都能用，没有什么区别。代价函数依据任务而定。
■网友
nceloss——word2vec
最小二成、均方误差
交叉熵

神经网络中的代价函数有哪些

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