强化学习的损失函数是奖励吗 损失函数和优化函数

前言

本文分为两部分：
1、损失函数、代价函数、目标函数
包括keras中常用损失函数及其使用场景
2、优化函数

一、损失函数、代价函数、目标函数

1、损失函数：衡量预测值与真实值的偏离程度，损失函数就是一个”裁判“，判断函数拟合的效果好不好，评价网络训练的好坏，所以它是一个评价指标。损失函数是针对一个样本的，即一个样本的预测值与其真实值的差距，误差越小，拟合的越好。

2、代价函数：针对整个训练集，将每个样本的损失函数求和得到

3、目标函数：表示希望被优化的函数，是一个更为通用的术语
三者关系：针对整个训练集而言，损失函数是代价函数的一部分，而损失函数与代价函数均可以称为目标函数，它们都是需要被优化的对象

keras中常用损失函数及其使用场景介绍

损失函数的使用场景分类可对应为回归问题与分类问题

回归问题

如房价预测，股价预测，这种问题的神经网络输出层只有一个节点，输出值即预测值

mean_squared_error（mse）：均方误差（回归问题常用）

Root Mean Square Error（RMSE）：均方根误差

mean_absolute_error（mae）：平均绝对误差（评估监测指标通常为MAE）

mean_absolute_percentage（mape）：平方绝对百分比误差（0%-100%）

分类问题

如手写数字，判断是不是猫
binary_crossentropy：对数损失误差 ---- 二分类，如猫狗识别

categorical_crossentropy：多类对数损失误差 ---- 多分类，如手写数字

二、常用优化函数（optimizer）：

1. SGD: 随机梯度下降
2. Adam（最常用）
3. RMSProp

如kears中代码

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])