2.3 学习：损失函数与优化器原理

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2.3 学习：损失函数与优化器原理第二章：深度学习核心概念 2.3 学习：损失函数与优化器原理在深度学习的世界里，“学习”是一个通过数据不断调整模型内部参数（如权重和偏置）以使其能够更好地完成特定任务的过程。这个过程的核心驱动力在于量化模型的“好坏”以及如何有效地“改进”它。损失函数（Loss Function）负责量化模型的表现，而优化器（Optimizer）则负责指导模型参数的调整方向和幅度。 2.3.1 什么是学习？想象一下你正在教一个孩子识别猫和狗的图片。一开始，孩子可能会犯很多错误。你会告诉他：“这张是猫，那张是狗。”通过不断地给他看图片并指出错误，孩子会逐渐学会区分猫和狗的特征。