损失函数详解：机器学习模型评估的关键
损失函数是用于衡量机器学习模型预测结果与真实结果之间差异的函数。在训练过程中，模型通过调整参数来最小化损失函数，从而使得预测结果更加接近真实结果。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。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准确性和泛化能力。
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损失函数是用于衡量机器学习模型预测结果与真实结果之间差异的函数。在训练过程中，模型通过调整参数来最小化损失函数，从而使得预测结果更加接近真实结果。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。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准确性和泛化能力。
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