什么是深度学习中的损失函数

在深度学习中，损失函数（Loss Function）是用来衡量模型输出结果与真实结果之间的差距的函数。它通常用于训练模型，通过不断调整模型参数使得损失函数的值最小化，以达到提高模型预测准确度的目的。

在分类问题中，常用的损失函数有交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss Function）和对数损失函数（Log Loss Function）等。在回归问题中，常用的损失函数有均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss Function）和平均绝对误差损失函数（Mean Absolute Error Loss Function）等。

不同的损失函数适用于不同的任务和模型，选择合适的损失函数可以提高模型的训练效果和预测准确率。