什么是损失函数？

损失函数（Loss Function）是机器学习中用来评估模型预测结果与真实结果之间差异的函数。它通常为一个标量函数，接受模型的预测结果和真实结果作为输入，并输出一个表示误差的值。在训练过程中，模型会尝试最小化损失函数的值，从而提高预测的准确性。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵（Cross-Entropy）等。