损失函数与优化器选择PPT

在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）和优化器（Optimizer）是两个核心概念。损失函数用于衡量模型预测与真实值之间的差异，优...

在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）和优化器（Optimizer）是两个核心概念。损失函数用于衡量模型预测与真实值之间的差异，优化器则决定了如何更新模型的参数以最小化损失函数。以下内容将介绍损失函数和几种常用的优化器。损失函数是用来量化模型预测与真实值之间差异的函数，也称为代价函数或误差函数。损失函数的选取取决于问题的性质和目标。以下是一些常见的损失函数：均方误差（Mean Squared ErrorMSE）：常用于回归问题。它计算的是预测值与真实值之间差的平方的平均值交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）常用于分类问题。它计算的是预测概率分布和真实概率分布之间的差异Softmax交叉熵损失（Softmax Cross-Entropy Loss）常用于多分类问题。它通过Softmax函数将预测概率分布归一化到[0,1]的范围内，使其可以视作概率分布二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）常用于二分类问题。与交叉熵损失类似，但是只针对两个类别进行计算优化器（Optimizer）优化器决定了如何调整模型的参数以最小化损失函数。不同的优化器有不同的优化策略，例如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）、Adam等。以下是一些常见的优化器：梯度下降（Gradient Descent）最基础的优化算法之一。它根据损失函数的梯度更新参数，不断迭代直到收敛。常用的学习率设定有固定的学习率、学习率衰减等。为了防止梯度下降过程中出现震荡，还可以引入梯度下降的动量（Momentum）随机梯度下降（Stochastic Gradient DescentSGD）：当数据量很大时，每次迭代都计算整个数据集的梯度会非常耗时。SGD每次只选择一个样本来计算梯度，从而加速训练过程。然而，SGD的收敛速度较慢且可能会出现震荡小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）为了克服SGD的震荡问题和加快收敛速度，可以采用小批量梯度下降。每次迭代时，从小批量样本中计算梯度来更新参数。小批量的选择可以是一种好的折中方案，既可以在一定程度上减少计算时间，又可以避免梯度下降过程中的震荡问题AdamAdam是一种自适应学习率的优化算法，结合了Momentum和RMSprop的思想。它通过计算梯度的指数移动平均来动态调整学习率。Adam可以有效解决梯度下降过程中学习率的选择问题，具有较好的稳定性和收敛速度RMSpropRMSprop是一种改进的梯度下降算法，通过计算梯度的平方根平均值来调整学习率。它对于不同参数的自