深度學習中的損失函數用於評估神經網路模型的效能。在神經網路中，有兩種主要的數學運算，即前向傳播和梯度下降反向傳播。不論是哪一種運算，神經網路的目標都是最小化損失函數。這是因為最小化損失函數會自動導致神經網路模型做出更準確的預測。
在上文中，我們已經了解到神經網路的兩種數字運算。前向傳播是指計算給定輸入向量的輸出，而反向傳播和梯度下降則用於改進網路的權重和偏差以提高預測準確性。這兩種操作相互配合，使得神經網路能夠持續優化自身並做出更準確的預測。
通常，神經網路解決任務時不需要進行明確程式設計或使用特定的規則。這是因為它們透過最小化損失函數來達到普遍的目標，而這個目標並不依賴具體的任務或環境。
因此，我們需要對損失函數有更深入的了解，以便正確選擇適合的損失函數來解決各種問題。
1.均方誤差損失函數
均方誤差(MSE)損失函數是預測向量中的條目與實際真值向量之間的平方差總和。
2.交叉熵損失函數
回歸和分類是前饋網路中兩個廣受歡迎的領域。在分類任務中，我們需要處理機率預測，這要求神經網路的輸出必須在0到1的範圍內。為了衡量預測機率與實際標籤之間的誤差，我們使用交叉熵損失函數。
3.平均絕對百分比誤差
最後，我們來看看平均絕對百分比誤差(MAPE)損失函數。這種損失函數在深度學習中並沒有得到太多關注。在大多數情況下，我們用它來衡量神經網路在需求預測任務中的表現。
知道損失函數後，在使用損失函數時，請記住以下關鍵原則。
1、損失函數衡量神經網路模型在執行特定任務時的好壞程度。為了使神經網路更好，我們必須在反向傳播步驟中最小化損失函數的值。
2、使用神經網路預測機率時，只在分類任務中使用交叉熵損失函數。
3、對於迴歸任務，想讓網路預測連續數時，就必須使用均方誤差損失函數。
4、我們在需求預測期間使用平均絕對百分比誤差損失函數來專注於網路在訓練期間的表現。
以上是神經網路和深度學習中的損失函數的作用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
