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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. 会员。《3.1 作用与原理：衡量模型预测与真实值之间的差异》收录于灏天文库文集《神经网络优化技巧：激活函数、损失函数、优化器选择》，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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原作者： 灏天文库

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