一、處理回歸問題
1. tf.losses.mean_squared_error：均方根誤差（mse）
# tensorflow中整合的函式
mse = tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
# 利用tensorflow基礎函式手工實現
mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
缺點是受明顯偏離正常範圍的離群樣本的影響較大
2. tf.losses.absolute_difference：平均絕對誤差（mae）
maes = tf.losses.absolute_difference(y_true, y_pred)
maes_loss = tf.reduce_sum(maes)
缺點是收斂速度比 mse 慢，因為當誤差大或小時其都保持同等速度下降，而且在某一點處還不可導，計算機求導比較困難。
3. tf.losses.huber_loss：huber loss —— 集合 mse 和 mae 的優點，但是需要手動調超引數
sklearn 關於 huber 回歸的文件中建議將 δ=1.35 以達到 95% 的有效性。
二、處理分類問題
經常使用交叉熵損失（ce loss）
參考：tensorflow 中的損失函式 —— loss 專題彙總
白話tensorflow+實戰系列（三）常用損失函式以及引數優化
交叉熵損失函式分類 交叉熵損失函式的應用
本文以二分類交叉熵損失函式為例，詳細分析了交叉熵損失函式在實際應用中遇到的問題，以及解決辦法，並給出了在深度學習中使用的交叉熵損失函式的具體形式。通過本文的敘述，相信能夠使讀者對深度學習的理解更加深入。其中y為label，為 的正類別概率，即在二分類中通過sigmoid函式得出的正類別概率大小。對於...
OSTaskCreate（）函式分析
int8u ostaskcreate void task void pd void p arg,os stk ptos,int8u prio 函式返回乙個8位的整型數，呼叫該函式需要四個引數。第乙個引數乙個指標，也就是使用者 的首位址，在平時使用中我們把自己建立的任務的名字作為這個引數就可以了 第三...
getopt函式分析
函式getopt主要用於拆分命令列引數，用這個函式就不自己寫命令列引數解析程式了，以下 摘自tcpdump原始碼，對這個函式比較感興趣，故對此進行分析注釋，因水平實在不敢恭維，不足之處希望能一起 函式getopt 有三個引數，nargc,nargv就是命令列傳過來的argc和argv字串ostr，它...