Loss Functions/zh

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損失函數（也稱為代價函數或目標函數）量化模型預測與期望輸出之間的差距。最小化損失函數是機器學習訓練過程的核心目標：優化算法調整模型的參數，使損失儘可能低。

目的

損失函數將模型的預測 $\hat{y}$ 和真實目標 $$ y $$ 映射到一個非負實數。形式上，對於單個樣本：

\ell: \mathcal{Y} \times \mathcal{Y} \to \mathbb{R}_{\geq 0}

在包含 $$ N $$ 個樣本的數據集上，總損失通常是平均值：

L(\theta) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\ell\bigl(y_i,\, \hat{y}_i(\theta)\bigr)

損失函數的選擇編碼了問題的結構——哪些錯誤重要以及應當以多大嚴厲程度對其進行懲罰。選擇不當的損失函數會導致模型優化錯誤的目標。

均方誤差（MSE）是回歸任務的默認損失函數：

L_{\text{MSE}} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2

MSE 以二次方式懲罰較大的誤差，使其對離群值敏感。其梯度計算簡單：

\frac{\partial}{\partial \hat{y}_i} (y_i - \hat{y}_i)^2 = -2(y_i - \hat{y}_i)

一個密切相關的變體是平均絕對誤差（MAE）， $\frac{1}{N}\sum|y_i - \hat{y}_i|$ ，它對離群值更具魯棒性，但在零點處梯度不平滑。Huber 損失結合了兩者：對小誤差表現得像 MSE，對大誤差表現得像 MAE。

交叉熵損失是分類任務的標準選擇。它衡量預測概率分佈與真實標籤分佈之間的差異。

對於具有預測概率 $$ p $$ 和真實標籤 $y \in \{0, 1\}$ 的二元分類：

L_{\text{BCE}} = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\bigl[y_i \log p_i + (1 - y_i)\log(1 - p_i)\bigr]

當預測概率與真實標籤完全匹配時（ $$ y = 1 $$ 時 $$ p = 1 $$ ， $$ y = 0 $$ 時 $$ p = 0 $$ ），此損失最小化。

對於具有 $$ C $$ 個類別的多類分類和預測概率向量 $\hat{\mathbf{y}}$ ：

L_{\text{CE}} = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{c=1}^{C} y_{i,c} \log \hat{y}_{i,c}

當真實標籤採用 one-hot 編碼時，只有對應於正確類別的項保留下來。

合頁損失（hinge loss）與支持向量機（SVM）和最大間隔分類器相關。對於具有標籤 $y \in \{-1, +1\}$ 和模型原始輸出 $$ s $$ 的二元分類問題：

L_{\text{hinge}} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\max(0,\; 1 - y_i \, s_i)

當預測具有正確符號且間隔至少為 1 時，合頁損失為零；否則線性增加。由於在合頁點處不可微，因此使用次梯度方法進行優化。

損失	公式	典型用途
Huber	$\begin{cases}\tfrac{1}{2}(y-\hat{y})^2 & \|y-\hat{y}\|\leq\delta \\ \delta(\|y-\hat{y}\|-\tfrac{\delta}{2}) & \text{otherwise}\end{cases}$	魯棒回歸
KL 散度	$\sum_c p_c \log\frac{p_c}{q_c}$	分佈匹配，VAE
Focal 損失	$-\alpha(1-p_t)^\gamma \log p_t$	不平衡分類
CTC 損失	在對齊上的動態規劃	語音識別、OCR
三元組損失	$\max(0,\; d(a,p) - d(a,n) + m)$	度量學習、人臉驗證

合適的損失函數取決於具體任務：

一個重要的考慮因素是損失是否已校準——即最小化它是否能產生校準良好的預測概率。交叉熵是一種適當的評分規則，能產生校準的概率，而合頁損失則不能。

在實際應用中，總目標通常包含一個正則化項，用於懲罰模型的複雜度：

J(\theta) = L(\theta) + \lambda \, R(\theta)

其中 $\lambda$ 控制正則化的強度。常見選擇包括 L2 正則化（ $R = \|\theta\|_2^2$ ）和 L1 正則化（ $R = \|\theta\|_1$ ）。詳見 Overfitting and Regularization。

Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning，第 1 章。Springer。
Goodfellow, I., Bengio, Y. 與 Courville, A. (2016). Deep Learning，第 6 章與第 8 章。MIT Press。
Lin, T.-Y. et al. (2017). "Focal Loss for Dense Object Detection". ICCV.
Murphy, K. P. (2022). Probabilistic Machine Learning: An Introduction. MIT Press.