两类损失函数的质量水平与参数设计的中期报告本中期报告主要讨论了两类损失函数的质量水平与参数设计。首先，我们介绍了两类经典的损失函数：均方误差（MSE）和交叉熵（CE）。MSE是回归问题中最常用的损失函数，它衡量了模型预测与真实值之间的平均平方差。CE则是分类问题中用于度量模型预测与真实标签之间的差异的一种常见损失函数。其次，我们讨论了损失函数的质量水平是如何度量的。我们介绍了一些评估损失函数质量水平的指标，包括收敛速度和模型在测试集上的表现等指标。我们发现，损失函数的选择对模型的性能和训练速度具有很大的影响，因此选择合适的损失函数对于机器学习模型的成功非常重要。最后，我们探讨了参数设计对损失函数质量水平的影响。我们讨论了一些参数设置方面的技巧，例如初始学习率的选择、学习率下降的策略、批大小的设置等。我们发现，优秀的参数设计可以显著提高模型的性能和收敛速度。未来工作的重点将是实验计算结果，研究不同的参数设置对损失函数的影响，进一步比较不同的损失函数对模型的影响，以及探索新的、更加先进和高效的损失函数设计方法。