为什么引入损失函数

引入损失函数是为了衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，并通过最小化损失函数来训练模型，使其能够更好地拟合数据。在机器学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，从而使模型的预测结果更加准确。损失函数是评估模型性能和优化模型的关键组成部分。不同的损失函数适用于不同的任务和算法，因此选择合适的损失函数对于机器学习的成功非常重要。