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2024年7月17日发(作者：)

vggnet损失函数

VGGNet是一种深度卷积神经网络模型，由牛津大学计算机科学系的

研究人员Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2024年提出。该模型

在Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）中

取得了优秀的表现，并成为了深度学习视觉领域的重要模型之一

VGGNet的网络结构非常简单，主要由卷积层、汇聚层、全连接层和

softmax分类层组成。同时，VGGNet采用了连续多次使用3x3大小的卷积

核以及2x2大小的汇聚核的特点，使网络更加深层且参数量较小。损失函

数在VGGNet模型的训练中起着至关重要的作用，通过最小化损失函数可

以使得模型输出的结果尽可能与真实结果一致。

在训练VGGNet模型时，一般使用交叉熵（Cross Entropy）作为损失

函数。交叉熵是一种常用的分类损失函数，用于衡量两个概率分布之间的

差异。对于VGGNet而言，交叉熵损失函数可以形式化为：

L = -1/N ∑(y*log(y_hat) + (1-y)*log(1-y_hat))

在VGGNet模型中，交叉熵损失函数通常与正则化项结合使用，形成

一个完整的目标函数。正则化项可以防止过拟合，通过对模型的复杂度进

行惩罚来平衡模型的拟合能力和泛化能力。

VGGNet的目标函数可以形式化为：

Loss = L + λ * R

其中，L表示交叉熵损失函数，R表示正则化项，λ表示正则化的权

重。正则化项可以选择L2正则化（也称为权重衰减）或者L1正则化。L2

正则化通过对模型的所有参数进行平方求和并乘以权重λ来惩罚参数的

大小，强制模型选择较小的权重。L1正则化通过对模型的所有参数取绝

对值然后乘以权重λ来惩罚参数的稀疏性，使得模型参数更加稀疏。

在VGGNet的训练过程中，通过反向传播算法计算梯度并使用梯度下

降法来更新模型的参数。在每次更新参数时，通过最小化目标函数来逐渐

优化模型参数，使得模型的预测结果与真实结果更加接近，提高模型的准

确性。

总结来说，VGGNet的损失函数采用交叉熵损失函数作为主要衡量模

型输出与真实结果之间的差异的指标，通过最小化损失函数可以优化模型

参数并提高模型的准确性。同时，正则化项可以通过对模型复杂度进行惩

罚来避免过拟合现象的发生。

本文标签： 模型函数损失

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