TensorFlow 損失関数とは？種類と選び方を解説

TensorFlowは、多くの一般的な損失関数を提供しており、その例には以下が含まれますが、これに限られません：

1. 平均二乗誤差損失関数（Mean Squared Error Loss）
2. クロスエントロピー損失関数
3. Hinge損失関数 (Hinge Loss)
4. ヒューバー損失関数（Huber Loss）
5. Kullback-Leiblerダイバージェンス損失関数
6. ソフトマックス交差エントロピー損失関数（Softmax Cross Entropy Loss）
7. 疎なSoftmax交差エントロピー損失関数（Sparse Softmax Cross Entropy Loss）
8. シグモイドクロスエントロピーロス
9. L1損失関数
10. 二乗誤差関数（L2 Loss）

具体のタスクやモデルに応じて適切な損失関数を選択し、モデルの学習を最適化することができます。