为什么卷积神经网络要使用损失函数

卷积神经网络（CNN）是一种常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务的神经网络结构。在CNN中，损失函数用于衡量网络输出和实际标签之间的差异，即用于评估网络的性能和优化网络的参数。

在CNN训练过程中，我们通过前向传播将输入数据传递给网络，计算网络输出和实际标签之间的损失，然后通过反向传播更新网络参数以最小化损失。这个过程被称为反向传播算法，它可以让网络不断优化，从而提高其性能。

因此，损失函数在CNN中起着至关重要的作用，它不仅用于评估网络的性能，还可以指导网络学习如何更好地拟合数据。通常情况下，我们会选择一种适合特定任务的损失函数，例如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-entropy）等，以达到最佳的训练效果。