5.2 损失函数与优化器

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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。它的输出通常是一个非负实数，值越小表示模型的预测越接近真实值。选择合适的损失函数对于时间序列预测任务至关重要，因为它直接影响模型对不同类型误差的敏感度以及模型的收敛行为。 5.2.1.1 常见损失函数 5.2.1.1.