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5.2 损失函数与优化器 5.2 损失函数与优化器 在基于深度学习的时间序列预测中，模型训练的核心目标是最小化预测值与真实值之间的误差。这个误差的量化度量由损失函数（Loss Function）负责，而优化器（Optimizer）则指导模型参数如何调整以逐步减小这个损失。两者相辅相成，共同决定了模型学习的效率和最终的预测性能。 5.2.1 损失函数 损失函数是衡量模型预测结果与实际观测值之间差异的数学函数。 会员。《5.2 损失函数与优化器》收录于灏天文库文集《基于深度学习的时间序列预测模型》，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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