简述学习率、激活函数、损失函数的作用

学习率、激活函数和损失函数是深度学习中非常重要的概念。

学习率指的是在训练神经网络时，每次更新权重时的步长大小。合适的学习率可以帮助神经网络更快地收敛到最优解，而过大或过小的学习率则会导致网络难以收敛或过拟合。

激活函数是神经网络中的非线性函数，可以将神经网络变得更加灵活和强大。通过激活函数，神经网络可以学习到更加复杂的模式和规律，从而提高模型的准确性。

损失函数是用来衡量神经网络输出结果与真实结果之间的差距。通过不断调整权重和偏置，神经网络的输出结果会逐渐接近真实结果，而损失函数则可以帮助我们衡量这个过程中的误差大小。优秀的损失函数应该能够准确地反映模型的性能，从而帮助我们更好地优化神经网络。