2.6 损失函数（Loss Function）

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2.6 损失函数（Loss Function） 2.6 损失函数（Loss Function）在构建和训练卷积神经网络（CNN）进行图像识别时，损失函数（Loss Function）扮演着至关重要的角色。它是连接网络预测输出与真实标签之间的桥梁，提供了一个量化网络性能的标准，并指导着网络的学习过程。简单来说，损失函数计算的是网络预测结果与实际正确结果之间的差异或“错误”程度。 2.6.1 损失函数的本质与作用一个CNN模型在训练过程中，其目标是学习如何从输入图像中提取有用的特征，并基于这些特征做出准确的预测。这个“准确”的定义，正是由损失函数来衡量的。