excel函数公式大全 请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？

请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？

在我看来，多重输出与损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说，使用交叉熵是没有问题的，即使是最小均方误差也不会产生显著的影响。但是，最好添加一个带有范数的正则化因子（计算量较少）。但是，输出的大小是影响算法收敛性的关键因素，因为如果需要在统计学、统计决策理论和经济学中结合的话，损失函数是指将一个事件（样本空间中的一个元素）映射到一个事件的一种函数，它表示与该事件相关的经济成本或机会成本。更一般地说，在统计学中，损失函数是衡量损失和误差程度的函数（这种损失与“错误”的估计有关，如费用或设备的损失）函数，简称C，是指在技术水平和要素价格不变的情况下，成本与产出之间的关系。成本理论主要分析成本函数。成本函数不同于成本方程。成本函数是指成本与产出之间的关系。成本方程是指成本等于投入要素价格之和。如果投入是劳动L和资本K，价格是PL和PK，则成本方程为C=L·PLK·PK。成本方程是一个恒等式，成本函数是一个变量为输出的函数。在统计学中，成本函数通常称为损失函数。

简述损失函数和风险函数的定义？（高等统计学）？

回归函数是条件期望函数E（Y | x）。回归函数E（Y | x）不同于函数Y=f（x）。

对于线性回归，散点图拟合成直线作为回归函数，因为数据在正态分布的线性函数拟合是最好的，不会有损失。在实际问题中，e（Y | x）不一定是x的线性函数，如果直接用x射线函数来预测Y，有时预测精度会下降。在许多情况下，直接绘制（x，y）并通过拟合直线来预测y的原因是基于数据正态分布的前提。

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