神经网络中常见的损失函数有哪些？神经网络中常用的损失函数主要取决于模型的任务类型，以下是一些常见的损失函数：1、均方误差：适用于回归问题，常用于预测连续数值的模型，损失函数定义为预测值与真实值之差的平方的均值。2、交叉熵损失：适用于分类问题，常用于多分类模型，损失函数定义为预测值和真实值之间的交叉熵，3、二元交叉熵损失：适用于二分类问题，常用于预测二元标签的模型，损失函数定义为预测值和真实值之间的二元交叉熵。
1、标准误差怎么计算公式
问题一：标准误差的计算公式是什么啊？10分应该叫标准偏差。公式见附图。问题二：误差计算公式是怎样的？绝对误差|示值标准值|（即测量值与真实值之差的绝对值）相对误差|示值标准值|/真实值（即绝对误差所占真实值的百分比）另外还有：系统误差：就是由量具，工具，夹具等所引起的误差。偶然误差：就是由操作者的操作所引起的（或外界因素所引起的）偶然发生的误差。
测量次数为n个时,标准误差估算值如右图.证明:所以:剩余误差中只有n1个是独立的.问题四：如何用EXCEL表格计算标准误差，请详细解释一下计算步骤，谢谢在求和下拉菜单中选择统计，往下翻找到STEYX，就是标准误差。问题五：如何用EXCEL计算标准误差使用stdev函数。STDEV(,).9STDEV(,)问题六：偏差的计算公式平均偏差是指单项测定值与平均值的偏差（取绝对值）之和，除以测定次数。
2、excel里怎么算2个数值的误差?
你需要的也许是这个？TEXT((B1A1)/A1,0%)不过你说的误差4%是怎么来的？是将公式修改为：TEXT((B1A1)/100,0%)这个样子吗？就是两个数的差，把这个差当做百分数？C1ABS(A1B1)&%。公式为：(B1A1)/A1。误差没有负数吧。加一个绝对值不就得了看图使用的是ABS函数。目前计算机上存储浮点数值照IEEE（电气和电子工程师协会）754浮点存储格式标准来存储的。
将这些字段连续存放在一个32位字里，并对其进行编码。其中0:22位包含23位的小数f；23:30位包含8位指数e；第31位包含符号s，也就是说上面将0.65及0.5转换出的二进制代码，我们只能存储23位，即使数据类型为double，也只能存储52位，这样大家便能看出问题出现的原因了。截取的二进制代码已无法正确表示0.65及0.5，根据这个二进制代码肯定无法正确得到结果0.05。