TensorFlow損失函數
正如前面所討論的，在回歸中定義了損失函數或目標函數，其目的是找到使損失最小化的系數。本文將介紹如何在 TensorFlow 中定義損失函數，并根據問題選擇合適的損失函數。
聲明一個損失函數需要將系數定義為變量，將數據集定義為占位符?？梢杂幸粋€常學習率或變化的學習率和正則化常數。
在下面的代碼中，設 m 是樣本數量，n 是特征數量，P 是類別數量。這里應該在代碼之前定義這些全局參數：

在標準線性回歸的情況下，只有一個輸入變量和一個輸出變量：

在多元線性回歸的情況下，輸入變量不止一個，而輸出變量仍為一個。現在可以定義占位符X的大小為 [m，n]，其中 m 是樣本數量，n 是特征數量，代碼如下：

在邏輯回歸的情況下，損失函數定義為交叉熵。輸出 Y 的維數等于訓練數據集中類別的數量，其中 P 為類別數量：

如果想把 L1 正則化加到損失上，那么代碼如下：

對于 L2 正則化，代碼如下：

由此，你應該學會了如何實現不同類型的損失函數。那么根據手頭的回歸任務，可以選擇相應的損失函數或設計自己的損失函數。在損失項中也可以結合 L1 和 L2 正則化。
拓展閱讀
為確保收斂，損失函數應為凸的。一個光滑的、可微分的凸損失函數可以提供更好的收斂性。隨著學習的進行，損失函數的值應該下降，并最終變得穩定。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow损失函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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