损失函数的意义
- 衡量模型性能。损失函数提供了一种量化模型预测结果与实际结果之间差异的方法。通过这种量化，我们可以客观地评价模型的好坏。
- 模型优化的指导。模型训练实际上是一个优化过程，目的是最小化损失函数。
- 模型选择和调整。不同的问题可能更适合不同的损失函数。
- 处理不平衡数据。在现实世界的数据中，常出现数据不平衡的情况。如分类问题中某些类别的样本数量远大于其他类别。特定的损失函数(如加权交叉熵)可以帮助模型更好地处理这种不平衡，提高模型在较少样本类别上的性能。
- 防止过拟合。某些损失函数(如L1和L2正则化)包含了惩罚项，用于控制模型复杂度，避免过拟合。
- 影响模型的学习方式。不同的损失函数对模型的影响方式不同。如：Huber损失对离群点的敏感度较低，可以使模型在面对异常值时更加鲁棒。