损失函数图像loss

损失函数图像是用来衡量模型预测结果与真实值之间的差异的一种可视化方式。损失函数通常是一个关于模型参数的函数，我们的目标是通过调整模型参数使得损失函数的值最小化。

常见的损失函数图像包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。下面以均方误差为例进行介绍。

均方误差（Mean Squared Error）是一种常用的回归问题损失函数，它计算预测值与真实值之间的平方差，并求取平均值。其数学表达式为：

MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2

其中，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量。

损失函数图像通常是在模型训练过程中绘制的，横轴表示模型参数的变化，纵轴表示损失函数的值。随着模型参数的不断调整，损失函数的值也会相应地发生变化。我们的目标是找到使得损失函数最小化的模型参数。