损失函数：机器学习模型训练的关键

损失函数 (loss function) 是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在训练模型时，损失函数会被优化器所最小化，以使模型的预测结果更加准确。不同的模型和任务通常需要使用不同的损失函数，例如分类任务常用的交叉熵损失函数、回归任务常用的均方误差损失函数等。损失函数的选择对模型的性能和训练效果有着重要的影响。