深度学习中的损失函数的作用是什么？

深度学习中的损失函数是用来评估模型预测结果与真实结果之间的差异，也就是模型预测的准确度。损失函数的作用是最小化预测结果与真实结果之间的差异，从而让模型的预测结果更加精确。通过优化损失函数，可以使得模型的预测结果更加接近真实结果，从而提高模型的准确性。不同的任务和模型需要使用不同的损失函数，例如分类任务通常使用交叉熵损失函数，回归任务通常使用均方误差损失函数等。