损失函数是用于衡量机器学习模型预测与实际数据匹配程度的数学工具。 三种广泛使用的损失函数是均方误差 (MSE)、交叉熵损失和 Hinge 损失，每种都针对不同类型的问题量身定制。 MSE 在回归任务中很常见，交叉熵是分类的主要内容，而 Hinge 损失通常用于支持向量机 (SVM)。 其他例子包括用于鲁棒回归的平均绝对误差 (MAE) 和结合了 MSE 和 MAE 各个方面的 Huber 损失。 损失函数的选择取决于问题的性质、数据的特征以及模型的目标。
均方误差 (MSE) 计算预测值和实际值之间的平均平方差。 它会因平方运算而强烈惩罚大的误差，使其对异常值敏感。 例如，在预测房价时，MSE 将优先减少大的定价错误，而不是小的定价错误。 交叉熵损失通常用于分类，用于衡量预测的类别概率和真实标签之间的差异。 例如，在图像分类中，它鼓励模型对正确的类别分配高置信度。 Hinge 损失用于 SVM，专注于最大化决策边界和数据点之间的裕度。 它会惩罚位于裕度错误一侧的预测，这对于垃圾邮件检测等二元分类任务非常有用。
选择正确的损失函数取决于问题类型和数据特征。 对于具有异常值的回归任务，MAE 或 Huber 损失可能比 MSE 更好，因为它们对极端值不太敏感。 交叉熵是概率分类的理想选择，而 Hinge 损失适用于旨在实现清晰决策边界的模型。 开发人员还应考虑实施：TensorFlow 或 PyTorch 等框架提供内置的损失函数，但自定义场景（例如，排名或强化学习）可能需要定制的解决方案。 例如，在推荐系统中，三元组损失可以强制执行用户偏好之间的相对距离。 最终，了解问题的要求和损失函数的行为是有效模型训练的关键。