第22节：深度学习基础-损失函数介绍

一、引言

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在过去十年中取得了突破性进展，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。在深度学习模型的训练过程中，损失函数（Loss Function）扮演着至关重要的角色，它衡量模型预测结果与真实值之间的差异，为优化算法提供调整参数的方向和幅度。

选择合适的损失函数直接影响模型的收敛速度、泛化能力和最终性能。

本文将系统介绍深度学习中常用的各类损失函数，分析它们的特点、适用场景以及选择原则，帮助读者在面对不同任务时能够做出合理的损失函数选择。

二、损失函数的基本概念

2.1 损失函数的定义

损失函数，又称代价函数（Cost Function）或目标函数（Objective Function）

将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的"风险"或"损失"的函数。

在深度学习中，