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4.1 作用与核心思想：调整模型参数以最小化损失函数 4.1 作用与核心思想：调整模型参数以最小化损失函数 在深度学习中，神经网络模型的训练过程本质上是一个优化过程。我们的目标是找到一组模型参数（例如权重和偏置），使得模型在给定数据集上的表现达到最佳。而衡量模型表现的标准，就是损失函数（Loss Function）。损失函数量化了模型预测值与真实值之间的差异，差异越小，损失函数的值就越小，模型表现越好。 4.1. 会员。《4.1 作用与核心思想：调整模型参数以最小化损失函数》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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