損失函數是什麼意思

損失函數（Loss Function）是機器學習和統計學中的一個重要概念，用於度量模型預測值與實際值之間的差異，以便在模型訓練過程中進行優化。損失函數的輸入通常是模型的預測值和實際的標籤值，並返回一個數值，這個數值表示了模型在特定數據點上的表現。

損失函數可以分為以下幾種類型：

分類損失函數：用於分類問題，例如對數損失（Log Loss）、交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）、 hinge損失（Hinge Loss）、合併誤差（Huber Error）等。
迴歸損失函數：用於迴歸問題，例如均方誤差（Mean Squared Error, MSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE）、Smooth L1損失等。
排序損失函數：用於排序問題，例如點積損失（Pointwise Loss）、對比損失（Pairwise Loss）等。

在訓練模型的過程中，損失函數的值會被最小化，以便使模型的預測值更接近實際標籤值。優化算法（如梯度下降法）會根據損失函數的梯度來更新模型的參數，從而減少損失函數的值。

損失函數的選擇取決於問題的性質和數據的特徵。例如，在二元分類問題中，對數損失和交叉熵損失通常用於處理伯努利分佈的數據，而hinge損失則用於支持向量機（SVM）算法中。在多類分類問題中，交叉熵損失是一個常見的選擇。在迴歸問題中，均方誤差和平均絕對誤差是最常用的損失函數。