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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. 会员。《2.6 损失函数（Loss Function）》收录于灏天文库文集《CNN 深度解析：图像识别的基石》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/449-cnn-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%9F%B3

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