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\u91cf\u65b9\u5f0f\u3002\u640d\u5931\u51fd\u6578\u53ef\u4ee5\u770b\u505a\u662f\u6a21\u578b\u8a13\u7df4\u7684\u6307\u6a19\uff0c\u56e0\u70ba\u8a13\u7df4\u904e\u7a0b\u4e2d\uff0c\u6a21 \u578b\u9700\u8981\u4e0d\u65b7\u5730\u8abf\u6574\u53c3\u6578\uff0c\u4f7f\u5f97\u640d\u5931\u51fd\u6578\u7684\u503c\u6700\u5c0f\u5316\u3002\u640d\u5931\u51fd\u6578\u7684\u9078\u64c7 \u76f4\u63a5\u5f71\u97ff\u5230\u6a21\u578b\u7684\u8a13\u7df4\u6548\u679c\u548c\u9810\u6e2c\u80fd\u529b\uff0c\u56e0\u6b64\u9078\u64c7\u5408\u9069\u7684\u640d\u5931\u51fd\u6578\u975e \u5e38\u91cd\u8981\u3002\u5728\u6a5f\u5668\u5b78\u7fd2\u4e2d\uff0c\u640d\u5931\u51fd\u6578\u7684\u9078\u64c7\u975e\u5e38\u91cd\u8981\uff0c\u56e0\u70ba\u5b83\u76f4\u63a5\u5f71\u97ff \u5230\u6a21\u578b\u7684\u8a13\u7df4\u6548\u679c\u548c\u9810\u6e2c\u80fd\u529b\u3002\u4e0b\u9762\u5217\u8209\u4e00\u4e9b\u5e38\u898b\u7684\u640d\u5931\u51fd\u6578\u53ca\u5176\u9069 \u7528\u5834\u666f\u3002 \u5747\u65b9\u8aa4\u5dee ( Mean Squared Error, MSE ) \uff1a \u7528\u65bc\u56de\u6b78\u554f\u984c\uff0c\u6bd4\u5982\u9810\u6e2c\u623f\u50f9\u3001\u80a1\u7968\u50f9\u683c\u7b49\u9023\u7e8c\u503c\u9810\u6e2c\u554f\u984c\u3002 \u5e73\u5747\u7d55\u5c0d\u8aa4\u5dee ( Mean Absolute Error, MAE ) \uff1a \u7528\u65bc\u56de\u6b78\u554f\u984c\uff0c\u8207 MSE \u76f8\u6bd4\uff0cMAE \u66f4\u52a0\u5f37\u8abf\u9810\u6e2c\u503c\u548c\u5be6\u969b\u503c\u4e4b\u9593\u7684 \u5dee\u8ddd\uff0c\u4e14\u4e0d\u53d7\u96e2\u7fa4\u503c\u7684\u5f71\u97ff\u3002 71","\u4ea4\u53c9\u71b5 ( Cross Entropy ) \uff1a \u7528\u65bc\u5206\u985e\u554f\u984c\uff0c\u7279\u5225\u662f\u4e8c\u5143\u5206\u985e\u554f\u984c\u3002\u4ea4\u53c9\u71b5\u53ef\u4ee5\u91cf\u5316\u6a21\u578b\u9810\u6e2c\u7684\u6982 \u7387\u5206\u4f48\u8207\u771f\u5be6\u6a19\u7c64\u7684\u6982\u7387\u5206\u4f48\u4e4b\u9593\u7684\u5dee\u8ddd\uff0c\u5f9e\u800c\u5f15\u5c0e\u6a21\u578b\u66f4\u597d\u5730\u903c\u8fd1 \u771f\u5be6\u6a19\u7c64\u3002 \u5c0d\u6bd4\u640d\u5931 ( Contrastive Loss ) \uff1a \u7528\u65bc\u5b7f\u751f\u7db2\u7d61\uff08Siamese Network\uff09\u4e2d\u7684\u76f8\u4f3c\u5ea6\u5b78\u7fd2\u554f\u984c\u3002\u5c0d\u6bd4\u640d\u5931 \u53ef\u4ee5\u91cf\u5316\u540c\u4e00\u985e\u5225\u6a23\u672c\u4e4b\u9593\u7684\u76f8\u4f3c\u5ea6\uff0c\u4e0d\u540c\u985e\u5225\u6a23\u672c\u4e4b\u9593\u7684\u5dee\u7570\u3002 \u920d\u5316\u640d\u5931 ( Hinge Loss ) \uff1a \u7528\u65bc\u652f\u6301\u5411\u91cf\u6a5f\uff08SVM\uff09\u4e2d\u7684\u5206\u985e\u554f\u984c\u3002\u920d\u5316\u640d\u5931\u53ef\u4ee5\u628a\u6b63\u78ba\u5206\u985e\u7684 \u6a23\u672c\u548c\u908a\u7de3\u6a23\u672c\u8996\u70ba \\\" \u5bb9\u5fcd\u5340 \\\"\uff0c\u5f9e\u800c\u964d\u4f4e\u5c0d\u908a\u7de3\u6a23\u672c\u7684\u654f\u611f\u5ea6\u3002 \u9664\u4e86\u9078\u64c7\u5408\u9069\u7684\u640d\u5931\u51fd\u6578\u4e4b\u5916\uff0c\u9084\u6709\u5176\u4ed6\u4e00\u4e9b\u65b9\u6cd5\u53ef\u4ee5\u63d0\u5347\u6a21\u578b \u7684\u8a13\u7df4\u6548\u679c\u548c\u9810\u6e2c\u80fd\u529b\u3002\u4f8b\u5982\uff1a\u53ef\u4ee5\u901a\u904e\u8abf\u6574\u6a21\u578b\u7684\u8d85\u53c3\u6578\u4f86\u6539\u8b8a\u6a21 \u578b\u7684\u8907\u96dc\u5ea6\uff0c\u5f9e\u800c\u907f\u514d\u904e\u64ec\u5408 ( Overfitting ) \u73fe\u8c61\u7684\u767c\u751f\u3002\u53e6\u5916\uff0c\u4e5f\u53ef \u4ee5\u4f7f\u7528\u6b63\u898f\u5316 ( Regularization ) \u6280\u8853\u4f86\u9650\u5236\u6a21\u578b\u7684\u53c3\u6578\u7bc4\u570d\uff0c\u5f9e\u800c\u63d0 \u9ad8\u6a21\u578b\u7684\u6cdb\u7528\u6027\u3002 \u800c\u5728\u5be6\u969b\u61c9\u7528\u4e2d\uff0c\u9078\u64c7\u640d\u5931\u51fd\u6578\u6642\u9700\u8981\u8003\u616e\u4ee5\u4e0b\u56e0\u7d20\uff1a \u554f\u984c\u985e\u578b\uff1a \u9078\u64c7\u640d\u5931\u51fd\u6578\u6642\uff0c\u9700\u8981\u8003\u616e\u554f\u984c\u7684\u985e\u578b\uff0c\u56e0\u70ba\u4e0d\u540c\u7684\u554f\u984c\u985e\u578b\u9700\u8981\u9078 \u64c7\u4e0d\u540c\u7684\u640d\u5931\u51fd\u6578\uff0c\u4ee5\u4fbf\u6700\u5927\u5316\u6a21\u578b\u7684\u9810\u6e2c\u80fd\u529b\u3002 (1) \u56de\u6b78\u554f\u984c\uff1a\u56de\u6b78\u554f\u984c\u662f\u9810\u6e2c\u9023\u7e8c\u503c\u7684\u554f\u984c\uff0c\u4f8b\u5982\uff1a\u9810\u6e2c\u623f\u50f9\u3001\u80a1\u7968 \u50f9\u683c \u7b49 \u3002 \u5e38 \u7528 \u7684 \u640d \u5931 \u51fd \u6578 \u5305 \u62ec \u5747 \u65b9 \u8aa4 \u5dee \uff08 M S E \uff09 \u548c \u5e73 \u5747 \u7d55 \u5c0d \u8aa4 \u5dee \uff08MAE\uff09\u3002 (2) \u4e8c\u5143\u5206\u985e\u554f\u984c\uff1a\u4e8c\u5143\u5206\u985e\u554f\u984c\u662f\u9810\u6e2c\u5169\u500b\u53ef\u80fd\u7684\u7d50\u679c\u4e4b\u4e00\u7684\u554f\u984c\uff0c \u4f8b\u5982\uff1a\u9810\u6e2c\u4e00\u500b\u8f38\u5165\u5716\u50cf\u662f\u5426\u5305\u542b\u7279\u5b9a\u5c0d\u8c61\u3002\u5e38\u7528\u7684\u640d\u5931\u51fd\u6578\u662f\u4ea4 \u53c9\u71b5\uff08Cross-entropy\uff09\u3002 72 \u7b2c\u56db\u7ae0 \u8b93 AI \u958b\u59cb\u5b78\u7fd2 : \u8a13\u7df4","(3) \u591a\u985e\u5225\u5206\u985e\u554f\u984c\uff1a\u591a\u985e\u5225\u5206\u985e\u554f\u984c\u662f\u9810\u6e2c\u591a\u500b\u53ef\u80fd\u7684\u7d50\u679c\u4e4b\u4e00\u7684\u554f \u984c \uff0c \u4f8b \u5982 \uff1a\u9810 \u6e2c \u624b \u5beb \u6578 \u5b57 \u7684 \u6a19 \u7c64 \u3002 \u5e38 \u7528 \u7684 \u640d \u5931 \u51fd \u6578 \u5305 \u62ec \u4ea4 \u53c9 \u71b5 \u548c softmax \u640d\u5931\u3002 (4) \u5e8f\u5217\u751f\u6210\u554f\u984c\uff1a\u5e8f\u5217\u751f\u6210\u554f\u984c\u662f\u751f\u6210\u7b26\u5408\u7279\u5b9a\u689d\u4ef6\u7684\u5e8f\u5217\u7684\u554f\u984c\uff0c \u4f8b\u5982\uff1a\u81ea\u7136\u8a9e\u8a00\u751f\u6210\u548c\u6a5f\u5668\u7ffb\u8b6f\u3002\u5e38\u7528\u7684\u640d\u5931\u51fd\u6578\u662f\u4ea4\u53c9\u71b5\u548c\u8ca0\u5c0d \u6578\u4f3c\u7136\u640d\u5931\uff08Negative Log-Likelihood Loss\uff09\u3002 \u6587\u5b57\u8a9e\u8a00 Language \u81ea\u7136\u8a9e\u8a00\u662f\u6307\u4eba\u985e\u96a8\u8457\u6587\u5316\u6f14\u5316\u6240\u5f62\u6210\u7684\u8a9e\u8a00\uff0c\u5982\u4e2d\u6587\u3001\u82f1\u6587\u7b49\u3002\u81ea\u7136\u8a9e\u8a00\u662f\u4eba\u5011 \u751f\u6d3b\u4e2d\u5e38\u7528\u7684\u8a9e\u8a00\uff0c\u662f\u4eba\u8207\u4eba\u4e4b\u9593\u4ea4\u6d41\u7684\u91cd\u8981\u65b9\u5f0f\u3002\u5728\u81ea\u7136\u8a9e\u8a00\u8655\u7406\uff08NLP\uff09\u7684\u7814 \u7a76\u4e2d\uff0c\u5b78\u8005\u5011\u8a66\u5716\u8a2d\u8a08\u548c\u958b\u767c\u6280\u8853\uff0c\u4f7f\u5f97\u8a08\u7b97\u6a5f\u80fd\u5920\u7406\u89e3\u548c\u751f\u6210\u81ea\u7136\u8a9e\u8a00\u7684\u80fd\u529b\uff0c \u4ee5\u5be6\u73fe\u8a9e\u8a00\u8207\u8a08\u7b97\u6a5f\u4e4b\u9593\u7684\u4e92\u52d5\u548c\u4ea4\u6d41\u3002 73","\u6a21\u578b\u6027\u8cea\uff1a \u5728\u9078\u64c7\u640d\u5931\u51fd\u6578\u6642\uff0c\u9664\u4e86\u554f\u984c\u985e\u578b\u548c\u61c9\u7528\u5834\u666f\u4e4b\u5916\uff0c\u9084\u9700\u8981\u8003\u616e \u6a21\u578b\u7684\u6027\u8cea\u3002 (1) 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