深度学习中的预测函数与损失函数：原理与优化

在深度学习领域，我们首先需要找到一个合适的'预测函数'，通常用'h'表示。它接收样本特征值作为输入，并输出样本标签，以此预测输入数据的类别。为了选择合适的预测函数，需要对样本数据进行分析，确定其形式，例如是线性函数还是非线性函数。

接下来，我们需要构建一个'Cost函数'，也称为'损失函数'。它用于衡量预测输出'h'与真实训练数据类别'y'之间的偏差。为了综合考虑所有训练数据的损失，我们可以对Cost函数进行求和或求平均，得到'J(θ)'函数，它表示所有训练数据预测值与实际类别的偏差。

显然，'J(θ)'函数的值越小，表示预测函数越准确。因此，我们可以利用'梯度下降法'来寻找'J(θ)'函数的最小值，从而优化预测函数，提高模型的预测精度。