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Gluon提供了哪些常用的損失函數

小樊
50
2024-03-26 20:48:03
欄目: 深度學習

Gluon提供了許多常用的損失函數，包括但不限于：

  1. 平方損失函數（L2損失）
  2. 交叉熵損失函數
  3. Kullback-Leibler散度損失函數
  4. Hinge損失函數
  5. Huber損失函數
  6. Softmax交叉熵損失函數
  7. 負對數似然損失函數
  8. 絕對差損失函數
  9. 感知損失函數
  10. 余弦損失函數

這些常用的損失函數可以用于不同類型的任務，如回歸、分類、聚類等。在Gluon中，用戶可以根據自己的需求選擇合適的損失函數來訓練模型。

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