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在深度进修范畴，丧掉函数是用来衡量模型猜测值与实在值之间差其余指标。简单来说，丧掉函数的值越小，模型的猜测越正确。但是，我们常常会碰到如许一个成绩：为什么丧掉函数的值平日是正数？ 起首，我们须要懂得丧掉函数的本质。丧掉函数的计划是为了在模型练习过程中领导模型向正确的偏向优化，即减小猜测偏差。最罕见的丧掉函数，如均方偏差（MSE）跟穿插熵丧掉，其初衷是为了打算猜测值与实在值之间的“间隔”。 在数学上，当我们念叨间隔时，它平日长短负的。但是，在深度进修中，我们盼望最小化丧掉，这意味着我们盼望模型的表示尽可能好。因此，丧掉函数平日被计划为输出一个正数，如许在优化过程中，我们现实上是在寻求丧掉函数的最大年夜值，即最小化其负值。 以穿插熵丧掉为例，它的公式是 -Σ(y_i * log(y_hat_i))，其中 y_i 是实在的标签分布，y_hat_i 是模型猜测的概率分布。这个公式中的负号确保了当模型猜测正确时，丧掉值为正，但是因为我们在优化过程中利用梯度降落等方法，我们现实上是在增加这个正数的绝对值，从而进步模型的机能。 其余，利用正数作为丧掉值另有以下好处：
- 在数学上，正数使得在打算梯度时愈加便利。当我们利用梯度降落算法时，我们盼望向梯度的反偏向挪动，以增加丧掉值。假如丧掉值是正数，我们则须要取反才干掉掉落正确的挪动偏向。
- 在现实利用中，负丧掉值可能让我们更直不雅地懂得模型的机能。假如丧掉值为负，那么我们晓得模型猜测的均匀偏差是小于零的，这意味着模型在某些方面曾经比随机猜想做得更好。 总结来说，丧掉函数利用正数是为了在优化过程中更直不雅、更便利地领导模型向正确的偏向优化。固然名义上看是正数，但我们在优化时关注的是其绝对值的大小，即寻求丧掉值越来越小，模型的机能越来越好。