优化损失函数是什么意思

优化损失函数是指通过调整模型参数使得损失函数的值最小化的过程。在机器学习中，我们通常会定义一个损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的误差。优化损失函数的目的就是找到一组最优参数，使得模型的预测值与真实值之间的误差最小化。这通常是通过使用梯度下降等优化算法来实现的。通过不断地迭代优化参数，模型的预测能力将逐渐提高，达到更高的精度。