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在培训或评估深度学习模型时，两个基本部分正在选择适当的损失功能并决定性能指标。在本文中，我们概述了许多不同类型的深度学习任务中最常见的损失功能和指标，从回归和分类等一般任务到计算机视觉和自然语言处理中更具体的任务。我们介绍了每个损失和度量标准的公式，讨论它们的优势和局限性，并描述如何将这些方法应用于深度学习中的各种问题。这项工作可以作为该领域的研究人员和从业人员的参考，在为其深度学习项目选择最合适的损失功能和绩效指标时，可以帮助他们做出明智的决定。
深度学习中的损失功能和指标
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