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常用的损失函数
1、Zero-one Loss：原始损失函数，预测值与目标值不相等为1，相等为0。适用于分类问题，但由于非凸性和不连续性，不适于深度学习。 Hinge Loss：用于支持向量机，定义在预测正确时为0，错误时为1-f(x)。在间隔最大化问题中求解。
2、均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。
3、常见的损失函数有以下几种：0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。
4、常见的损失函数包括：0-1损失函数、绝对值损失函数、log对数损失函数、平方损失函数、指数损失函数、合页损失函数和交叉熵损失函数。1 0-1损失函数 0-1损失函数是指在预测值和目标值不相等时为1，否则为0。这种损失函数直接对应分类判断错误的个数，但它是一个非凸函数，不太适用。
5、在分类问题中，交叉熵损失是最常用的损失函数。Softmax回归适用于多类分类，它将概率分布转化为单位向量，可计算多个类别的概率；Sigmoid函数为二分类问题设计，输出概率范围为[0， 1]，便于模型输出概率估计；Tanh函数输出在[-1， 1]之间，可用于神经网络激活，有助于梯度平稳收敛。
6、常用损失函数概览这篇文章详细介绍了几种常见的损失函数，包括Focal Loss、Triplet Loss、N-pair Loss、NT-Xent Loss，它们各自在机器学习任务中的作用和特性。 0-1 损失该损失简单地在模型预测与标签相符时输出0，反之输出1，适用于二分类问题。
损失函数有哪些
损失函数有多种类型。常见的损失函数类型 均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。
Contrastive Loss：此损失函数通过比较正样本与负样本的相似度来优化模型。正样本在学习过程中应具有较高的相似度，而负样本则应具有较低的相似度。通过这种方式，模型能够学习到区分不同类别的特征。
常见的损失函数有以下几种：0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。
-1 loss 0-1 loss是最直接的损失函数，仅在预测值与真实值相等时损失为0，不一致时损失为1，无法进行梯度计算。熵与交叉熵loss 熵是信息论中的概念，用于衡量不确定性。在分类任务中，交叉熵loss（log loss）是最常用的损失函数，衡量预测概率与实际标签的差异。
分类任务损失 0-1 loss是基础，尽管它无法直接用于反向传播，但它启发了其他损失函数的诞生。熵和交叉熵loss是常用的选择，交叉熵loss通过概率度量不确定性，适用于softmax输出的模型。softmax loss和其变种，如weighted softmax loss和focal loss，针对不同场景进行优化。
最后，在Dice的分子和分母上添加平滑项，防止分母为0，并在最前面加上1，使得损失函数值的范围在0-1之间。因此，完整的Dice Loss形式为：（此处插入公式）Dice Loss相比交叉熵损失有哪些优势？首先，Dice Loss与最终评价指标几乎一致，即loss值减小，最终评价指标也会相应提高。
测试大模型的刁钻问题
1、问题描述了一个由均匀物质组成的星球，其质量与体积已知。题目要求我们找出该星球的可能形状中，使某一点表面的重力加速度达到最大值的形状，并计算最大值。解答首先从假设出发，考虑要让某点重力加速度最大，星体必须沿对称轴方向保持对称。
2、背景相关的问题 主要了解应聘者的个人教育背景、家庭背景和工作背景等，如大学就读的学校专业、家庭成员、工作经历等等。知识相关问题 主要考察与求职者的应聘岗位相关的基本知识，如人力资源工作者应了解的六大模块，新媒体工作者应了解的运营技巧方法等。
3、面试官经常提出的一个刁钻问题：`new Object()`究竟占用多少字节？解答这个问题，首先需理解堆内布局及Java对象在内存中的布局。通过下面的代码片段，我们可以观察到`obj1`与`obj2`在内存中的区别。`obj1`位于方法区，`obj2`则属于栈内存。对象在内存中的布局分为三部分：对象头、实例数据及对齐填充。
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