4.1 作用与核心思想：调整模型参数以最小化损失函数

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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。 4.1.1 优化器的核心作用优化器（Optimizer）扮演着至关重要的角色，它负责调整模型的参数，以最小化损失函数。可以将优化器想象成一个导航员，它指引着模型参数在参数空间中移动，最终到达损失函数的最小值点（或接近最小值点）。