机器学习中使用的 Keras 损失函数：深入指南
为什么重要：在本文中，让我们了解 Keras 损失函数、它如何影响深度学习架构及其在现实生活中的应用。
来源:人工智能+简介
简介Keras 是一个流行的深度学习库，它使构建和训练此类模型变得前所未有的简单。训练过程的一个关键方面是选择正确的损失函数来优化模型的性能。
但首先，让我们了解什么是损失函数。
在深度学习领域，损失函数衡量模型预测与基本事实之间的差异。它是训练过程背后的驱动力，因为它提供了通过反向传播调整模型权重所需的梯度。在每次迭代中，都会计算损失，并更新模型的权重以最小化该值。此过程持续进行，直到评估指标没有显著改善。
虽然评估指标（例如 F1 分数或 AUC）在整个机器学习项目中保持一致，但可以对损失函数进行微调和调整以实现最佳性能。本质上，损失函数对于模型的成功与架构和优化器一样重要。因此，在为您的问题选择正确的损失函数时，仔细考虑您的选择非常重要。
架构最近的一项研究使用机器学习算法探索了各种损失函数对超声图像质量的影响，强调了为特定应用选择正确的损失函数的重要性（请参阅 IEEE Xplore 中的“损失函数对使用机器学习算法的超声图像质量的影响”）。
损失函数对使用机器学习算法的超声图像质量的影响在本文中，我们将深入研究 Keras 提供的各种损失函数并讨论它们的应用，使您能够在为深度学习模型选择理想的损失函数时做出明智的决定。
损失函数基础知识
损失函数基础知识f : Φ → Y
f : Φ → YL(f|{x0, …, xN}, {y0, …, yN}) = (1/N) * Σ[N, i=1] L(f(xi), yi) (1)