3.1 作用与原理：衡量模型预测与真实值之间的差异

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3.1 作用与原理：衡量模型预测与真实值之间的差异 3.1 作用与原理：衡量模型预测与真实值之间的差异损失函数（Loss Function），有时也被称为目标函数或代价函数，是神经网络中至关重要的组成部分。其核心作用是量化模型预测值与真实值之间的差异。这个差异值越小，代表模型的预测越准确，模型的性能越好。因此，训练神经网络的本质，就是一个不断最小化损失函数的过程。 3.1.1 损失函数的作用损失函数在神经网络中扮演着多重角色：误差评估：损失函数提供了一个单一的数值，用于评估模型在给定数据集上的表现。它将模型的预测结果与实际标签进行比较，并输出一个表示误差大小的标量值。优化指导：损失函数是优化算法（如梯度下降）的指导信号。