改进前后损失函数对比曲线图

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损失函数是机器学习中的一个重要概念，它用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。在训练模型时，我们需要通过优化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果更加准确。不同的机器学习任务和模型可能需要使用不同的损失函数，例如分类任务常用的交叉熵损失函数、回归任务常用的均方误差损失函数等。很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于改进前后损失函数对比曲线图的信息。但是，可以为您介绍一下损失函数的概念和作用。

损失函数是机器学习中的一个重要概念，它用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。在训练模型时，我们需要通过优化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果更加准确。不同的机器学习任务和模型可能需要使用不同的损失函数，例如分类任务常用的交叉熵损失函数、回归任务常用的均方误差损失函数等。

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