损失函数的简要介绍

均方误差

例如，你有一个神经网络，通过该网络可以获取一些与房屋有关的数据并预测其价格。在这种情况下，你可以使用MSE(均方误差)损失。基本上，在输出为实数的情况下，应使用此损失函数。

当你执行二元分类任务时，可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数，则只需一个输出节点即可将数据分为两类。输出值应通过sigmoid激活函数，以便输出在(0-1)范围内。

训练网络时，如果标签是下雨，则输入网络的目标值应为1，否则为0。

如果你不想在最后一层上显示使用sigmoid激活函数，你可以在损失函数的参数上设置from logits为true，它会在内部调用Sigmoid函数应用到输出值。

当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。最后一层的输出应该通过softmax激活函数，以便每个节点输出介于(0-1)之间的概率值。

为了在训练时提供目标值，你必须对它们进行一次one-hot编码。如果图像是猫，则目标向量将为(1，0)，如果图像是狗，则目标向量将为(0，1)。基本上，目标向量的大小将与类的数目相同，并且对应于实际类的索引位置将为1，所有其他的位置都为零。

稀疏多分类交叉熵

使用SCCE(稀疏多分类交叉熵)损失函数时，不需要one-hot形式的目标向量。例如如果目标图像是猫，则只需传递0，否则传递1。基本上，无论哪个类，你都只需传递该类的索引。

下面的链接是Keras中所有可用损失函数的源代码。

(https://github.com/keras-team/keras/blob/c658993cf596fbd39cf800873bc457e69cfb0cdb/keras/backend/numpy_backend.py)