在機器學習中，損失函數和最佳化器是提高模型效能的關鍵組成部分。損失函數衡量模型預測輸出與實際輸出之間的差異，而最佳化器則透過調整模型參數來最小化損失函數。本文將探討損失函數和最佳化器之間的緊密關係。
損失函數，又稱為成本函數，是用來衡量模型預測準確度的方法。它透過計算每個訓練樣本的預測輸出與實際輸出之間的差異來評估模型的表現。在訓練機器學習模型時，我們的目標是最小化損失函數。透過最小化損失函數，我們可以有效地尋找到能夠產生最準確預測的最佳參數集。
以下為常用的3個損失函數：
均方誤差(MSE)
MSE是迴歸問題常用的損失函數。它計算預測輸出和實際輸出之間的平均平方差。
此損失函數對異常值非常敏感，即少量大錯誤會極大影響整體損失值。儘管如此，MSE仍然受歡迎，因為它可微且運算效率高。
平均絕對誤差(MAE)
MAE是一種常用的迴歸問題損失函數，用於衡量預測值和真實值之間的平均絕對差值。相較於MSE，MAE對異常值的敏感度較低。
交叉熵
交叉熵損失是分類問題中廣泛使用的損失函數。它衡量預測機率分佈與實際機率分佈之間的差異。當類別不平衡時，此損失函數特別有用，因為它可以幫助平衡在不同類別上產生的錯誤。根據數據，也可以使用二元交叉熵或分類交叉熵。
一旦定義了損失函數，就會使用最佳化器來調整模型的參數以最小化損失函數。另外值得一提的是，這些優化器可以使用不同的設定或超參數（如學習率、動量、衰減率等）進行微調。
此外，這些優化器可以與學習率調度等不同技術結合，這有助於進一步提高模型的效能。
以下是三種最常用的最佳化器：
梯度下降
梯度下降是最廣泛使用的最佳化器之一。它透過對參數取損失函數的導數並在負梯度方向上更新參數來調整模型的參數。梯度下降實現起來很簡單，但是當損失函數有很多局部極小值時收斂速度會很慢。
隨機梯度下降(SGD)
SGD是梯度下降的擴展。它在每個訓練樣本之後更新模型的參數，而不是在每個時期之後。這使得收斂速度更快，但也會使最佳化過程更加不穩定。隨機梯度下降通常用於處理大量資料的問題。
Adam
Adam是結合了梯度下降和SGD優點的最佳化器。它使用梯度的一階和二階矩自適應地調整學習率。 Adam通常被認為是深度學習的最佳優化器之一。 Adam優化器通常是處理大量參數問題的好選擇。
以上是損失函數與最佳化器在機器學習中的互動關聯的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
