深度学习_深度学习基础知识_最小二乘损失和最小均方误差损失（L2损失）的区别

首先，最小二乘法适用于有限样本。

而最小均方误差适用于无限样本。

通常我们所说的狭义的最小二乘，是指在线性回归下采用最下二乘准则，进行线性拟合参数求解。

由于是基于线性回归，所以可以很容器求出全局最优解，而不是像梯度下降那样一点点的迭代优化最后达到极值点。

而广义的最小二乘，本质上是一种目标函数。比如说我们在优化深度神经网络模型时，也可以用最小二乘去衡量某一拟合结果相对于ground truth的偏差程度。但是深度神经网络模型本省很复杂，我们没办法像线性拟合时那样，求出全局最优解，所以引入BP算法进行梯度下降迭代，最终到达局部最优。

而广义的最小二乘+BP就是在无限样本下的最小均方误差损失。

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