损失函数 梯度 神经网络

损失函数是神经网络中用来衡量预测结果与真实结果之间差距的函数。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。梯度是损失函数对于网络参数的偏导数，它描述了损失函数在参数空间中的变化率。

在神经网络的训练过程中，通过梯度下降算法来更新网络参数以最小化损失函数。梯度下降算法使用损失函数对网络参数的梯度信息来确定参数的更新方向和步长，以不断减小损失函数的值。

通过反向传播算法，梯度可以有效地从输出层传递到输入层，使得网络可以根据损失函数的梯度信息来调整参数，从而提高预测的准确性。