深度学习损失率准确率

深度学习中的损失率（Loss Rate）和准确率（Accuracy）是评估模型性能的两个关键指标：

1. **损失率（Loss Rate）**：这是衡量模型预测输出与实际标签之间差异的度量。通常，我们使用某种损失函数（如交叉熵损失、均方误差等）来计算模型预测值与真实值之间的误差。损失越低，表示模型的预测结果更接近真实情况。训练过程中，我们希望最小化损失，即优化损失函数。

2. **准确率（Accuracy）**：准确率是指模型在所有预测中正确分类的比例。它是直接计算分类正确的样本数除以总样本数得出的。对于二分类任务，如果预测为正类的样本中，有90%是正确的，则准确率为90%。准确率在数据类别平衡的情况下是个直观的评价指标，但在类别严重不平衡时可能会有误导。

这两个指标并不总是完美同步的。比如，在某些情况下，模型可能为了降低损失而偏向于预测概率最大的类别，即使这样可能导致准确率下降。因此，除了关注准确率，理解损失函数是如何定义和优化的也很重要。