3.3 深度学习的训练与优化：损失函数、优化器与正则化

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3.3 深度学习的训练与优化：损失函数、优化器与正则化 3.3 深度学习的训练与优化：损失函数、优化器与正则化深度学习模型的强大能力并非一蹴而就，而是通过严谨的训练过程逐步习得。这个过程的核心在于不断调整模型内部的参数，使其在给定任务上的表现越来越好。而损失函数、优化器和正则化技术，正是驱动这一训练过程的三大支柱。 3.3.1 损失函数（Loss Function）：衡量模型表现的标尺损失函数，又称成本函数（Cost Function）或目标函数（Objective Function），是深度学习训练过程中最基础的概念之一。它的作用是量化模型预测结果与真实标签之间的差异。差异越大，损失值越高，表明模型表现越差；差异越小，损失值越低，表明模型表现越好。训练的目标就是最小化这个损失函数。