文献类型：期刊文章

作　　者：邓建国[1] 张素兰[1] 张继福[1] 荀亚玲[1] 刘爱琴[1]

DENG Jianguo;ZHANG Sulan;ZHANG Jifu;XUN Yaling;LIU Aiqin(School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan 030024,China)

机构地区：[1]太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024

出　　处：《大数据》

基　　金：国家自然科学资金资助项目(No.61373099,No.61602335).

年　　份：2020

卷　　号：6

期　　号：1

起止页码：60-80

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度,一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约,现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多,而且每个损失函数都有各自的特征,因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式,探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度,而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。

关 键 词：监督学习  损失函数 相似度度量

分 类 号：TP181]