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深度学习中的损失函数用于评估神经网络模型的性能。在神经网络中，存在两种主要的数学运算，即前向传播和梯度下降反向传播。不论是哪种运算，神经网络的目标都是最小化损失函数。这是因为最小化损失函数会自动导致神经网络模型做出更准确的预测。
在上文中，我们已经了解到神经网络的两种数字运算。前向传播是指计算给定输入向量的输出，而反向传播和梯度下降则用于改进网络的权重和偏差以提高预测准确性。这两种操作相互配合，使得神经网络能够不断优化自身并做出更准确的预测。
通常，神经网络解决任务时不需要进行显式编程或使用特定的规则。这是因为它们通过最小化损失函数来达到普遍的目标，而这个目标并不依赖于具体的任务或环境。
因此，我们需要对损失函数有更深入的了解，以便正确选择适合的损失函数来解决各种问题。
神经网络中损失函数的3种主要类型
- 均方误差损失函数
- 交叉熵损失函数
- 平均绝对百分比误差
1.均方误差损失函数
均方误差(MSE)损失函数是预测向量中的条目与实际真值向量之间的平方差之和。
2.交叉熵损失函数
回归和分类是前馈网络中两个广受欢迎的领域。在分类任务中，我们需要处理概率预测，这要求神经网络的输出必须在0到1的范围内。为了衡量预测概率与实际标签之间的误差，我们使用交叉熵损失函数。
3.平均绝对百分比误差
最后，我们来看看平均绝对百分比误差(MAPE)损失函数。这种损失函数在深度学习中并没有得到太多关注。在大多数情况下，我们用它来衡量神经网络在需求预测任务中的性能。
知道损失函数后，在使用损失函数时，请记住以下关键原则。
损失函数使用原则
1、损失函数衡量神经网络模型在执行特定任务时的好坏程度。为了使神经网络更好，我们必须在反向传播步骤中最小化损失函数的值。
2、当使用神经网络预测概率时，只在分类任务中使用交叉熵损失函数。
3、对于回归任务，想让网络预测连续数时，就必须使用均方误差损失函数。
4、我们在需求预测期间使用平均绝对百分比误差损失函数来关注网络在训练期间的性能。
