损失函数
发布时间：2025-03-30 03:10:08来源：
——深度学习中的核心优化指标
在机器学习和深度学习领域，“损失函数”是一个至关重要的概念。它是衡量模型预测值与真实值之间差距的数学表达式，直接决定了模型训练的方向和速度。简单来说，损失函数的目标是找到一组参数，使得预测结果尽可能接近实际数据。
常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等。不同的任务需要选择适合的损失函数。例如，在回归问题中，均方误差常被用来评估预测值与真实值之间的偏差；而在分类问题中，交叉熵损失则更适合用于度量预测概率分布与真实标签之间的差异。
通过不断调整参数以最小化损失函数，模型能够逐渐提升自己的表现。因此，设计合理的损失函数不仅关系到模型性能的好坏，还直接影响整个训练过程的效率与稳定性。总之，理解并正确应用损失函数，是构建高效人工智能系统的关键步骤之一。
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