2.4 损失函数 (Loss Functions)

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2.4 损失函数 (Loss Functions) 第二章：PyTorch 模型构建领域 - 2.4 损失函数 (Loss Functions) 详解 2.4.1 损失函数的概念与重要性损失函数，也称为目标函数或代价函数，是一个用于评估模型预测结果与实际目标值之间差异的函数。在监督学习中，我们的目标是训练一个模型，使其能够尽可能准确地预测未见过的数据。而损失函数正是实现这一目标的关键工具。为什么损失函数如此重要？量化模型误差: 损失函数能够将模型预测的“好坏”量化为一个单一的数值。这个数值越小，代表模型的预测越接近真实值，模型的性能也就越好。优化目标: 损失函数是模型优化的目标。训练神经网络的过程，本质上就是不断迭代调整模型参数，以最小化损失函数的值。