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损失函数是用于度量模型预测值与实际值之间的差异，或者说模型的预测误差。它是模型优化的目标函数，模型通过最小化损失函数来使预测结果更接近实际值。
常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）、交叉熵（Cross Entropy）和对数损失（Log Loss）等。2024-05-27 20:42:01赞同 1 展开评论 打赏
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