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摘要： 损失函数 表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，不一致。可以使用任意函数，一般用均方误差和交叉熵误差。 均方误差 \(E=\frac{1}{2}\sum_{k}{(y_k-t_k)^2}\) 这里，\(y_k\) 表示神经网络的输出， \(t_k\) 表 阅读全文