有人可以解释深度学习背景下歧视性损失函数的含义吗？
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判别模型（如SVM）能够优化类之间的边界。他们通过优化损失函数来做到这一点。
损失函数通常指的是目标函数，它告诉优化器每个步骤与最佳解决方案的距离越近/越远。
以随机梯度下降为例，你可以想象这是一个慢慢寻找最低谷的盲人徒步旅行者。
徒步旅行者的损失功能基本上是“我当前的高度是多少？”
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看看这篇论文https://arxiv.org/abs/1708.02551 这里描述了语义图像分割的这种损失函数