答案: 在机器学习和深度学习领域,重构损失函数的选择对于模型的性能和效果至关重要。本文将探讨常见的重构损失函数及其应用场景。 首先,均方误差(MSE)是最常用的重构损失函数之一。它通过计算预测值与真实值之间的平方差来衡量误差,适用于大多数回归问题。MSE的优点是计算简单,但缺点是对异常值敏感,可能导致模型不稳定。
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