损失函数：衡量模型预测与目标值之间差异的指标 (损失函数衡量的是)

文章编号：1056 / 更新时间：2024-12-30 07:47:09 / 浏览：次

什么是损失函数？

损失函数，又称为目标函数或代价函数，是一种衡量机器学习模型预测与实际目标值之间差异的函数。

损失函数对于训练机器学习模型至关重要，因为它用于指导模型优化过程。通过最小化损失函数，模型可以更好地预测目标值，从而提高模型的准确性。

有各种类型的损失函数，可根据特定机器学习任务和所使用的数据类型进行选择。

一些常用的损失函数包括：

损失函数在机器学习中广泛应用，包括：

损失函数是机器学习中必不可少的一个组成部分，用于评估模型预测与目标值之间的差异。通过选择和使用适当的损失函数，机器学习模型能够有效地学习和预测目标值。

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