損失函數

習題預習

1. Loss Function是什麼意思？
2. 為什麼在機器學習中需要使用Loss Function？
3. Loss Function的作用是什麼？
4. 如何根據Loss Function的值調整機器學習模型？
5. 請舉例說明常用的Loss Function有哪些？

說明知識

Loss Function 是指用於衡量模型預測結果和真實結果之間差異的一個函數。通常是一個數值，用來衡量模型預測的結果與實際值之間的誤差大小，愈小代表模型預測結果愈接近實際值。

其主要目的是希望透過先定義好的 Loss Function，來幫助訓練模型時找到最佳參數。最常見的機器學習方法即是透過最小化 Loss Function 的值，來找到最佳參數。

例如，對於分類問題，常用的 Loss Function 有 Cross Entropy、Mean Squared Error 等，其目的是為了讓模型預測的概率分佈與實際標籤分佈盡量相似。以 Cross Entropy 為例，當模型預測值越接近正確標籤，Loss Function 的值就會愈小；反之，若預測值與正確標籤差距很大，Loss Function 的值就會愈大。

此外，對於回歸問題，常用的 Loss Function 有 Mean Absolute Error（MAE）、Mean Squared Error（MSE）等，其目的是為了讓模型預測值與實際值之間的誤差盡量小。以 MSE 為例，當模型預測值和實際值越接近時，Loss Function 的值就會越小，反之則越大。

總結來說，Loss Function 是機器學習中非常重要的一個概念，其確保了訓練過程中的優化方向和目標，對提升模型的性能有重要的作用。

條列重點

1. 損失函數主要是用來衡量模型預測與真實值之間的差距。
2. 常見的損失函數包括均方誤差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。
3. 均方誤差(MSE)用於連續值的預測，例如迴歸問題。
4. 交叉熵(Cross-Entropy)用於分類問題的損失函數。
5. 交叉熵損失函數的梯度下降在訓練過程中比均方誤差更穩定。
6. 損失函數是深度學習優化中非常關鍵的一個部分，訓練的好壞直接影響到模型的效果。

知識測驗

1. 請問L1 Loss Function與L2 Loss Function的差異在哪裡？
   答案：L1 Loss Function是絕對誤差，在計算損失時對正負誤差同等看待，而L2 Loss Function是平方誤差，對大誤差的影響比小誤差來得更強。

2. 如何使用Hinge Loss Function來進行二元分類？
   答案：將每個樣本判斷為正類或負類，將正類的預測結果標註為1，負類的預測結果標註為-1，對於每個樣本計算Hinge Loss Function，公式為(max(0, 1-y_pred*y_true))。

3. 定義一個自定義的Loss Function，如何將其應用於神經網絡中？
   答案：在定義神經網絡時，將自定義的Loss Function以函數的形式加入model.compile()的參數中即可。

4. 請問Focal Loss Function的主要功能是什麼？
   答案：Focal Loss Function的主要功能是解決類別不平衡問題，在某些情況下，樣本數量非常不均衡，常常出現對於少數類別預測的偏差很大。Focal Loss Function可以對少數類別的嚴重偏差進行修正，使得模型對於少數類別的預測效果更好。

5. 如何使用Dice Loss Function進行圖像分割任務？
   答案：在圖像分割任務中，通常先將預測結果與真實標籤進行比較得到差異項，然後使用Dice Loss Function計算差異項。公式為2*intersection/(sum of squares)，其中intersection表示預測和標籤的交集，sum of squares則是預測和標籤的聯集。