一句话总结
损失函数（Loss Function）是衡量模型预测误差的数学工具。其输入为预测值（模型输出）和真实值（标注数据），输出为一个非负数（Loss值），值越小表示预测越准.
是AI模型的“导航仪”，它量化预测值与真实值的差异（如考试得分与满分的差距），并通过反馈信号指导模型优化参数，最终提高预测准确性
一、基础概念：什么是损失函数？
损失函数，有时也叫代价函数或目标函数，是机器学习和深度学习中非常核心的一个概念。
它的作用是：用一个数字来衡量模型的预测结果和真实结果之间有多“差”。
- 预测结果：模型给出的答案，比如“图片里是猫的概率”。
- 真实结果：数据的真实标签，比如“这张图片确实是猫”。
- 损失值：预测和真实越接近，损失越小；差距越大，损失越大。
二、损失函数的作用
- 指导模型学习
损失函数就像“考试分数”，分数越低说明模型做得越差，模型会根据损失值不断调整参数，争取让损失越来越小。 - 优化目标
训练模型的过程，就是让损失函数的值尽量变小的过程。
三、常见的损失函数类型
1. 均方误差（MSE, Mean Squared Error）
- 常用于回归问题（比如预测房价）。
- 公式：MSE=1n∑i=1n(yi-y^i)2MSE=n1∑i=1n(yi-y^i)2
- 含义：预测值和真实值的差的平方的平均数。
2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）
- 常用于分类问题（比如识别图片是猫还是狗）。
- 公式（以二分类为例）：-[ylog(y^)+(1-y)log(1-y^)]-[ylog(y^)+(1-y)log(1-y^)]
- 含义：预测概率和真实概率的差距。
3. 绝对值误差（MAE, Mean Absolute Error）
- 也是回归常用，计算预测值和真实值的绝对差的平均值。
四、图示帮助理解
上图：模型预测和真实标签通过损失函数计算差距，损失值指导模型调整参数。
五、损失函数在训练中的作用
- 每次训练，模型都会根据损失函数的反馈，自动调整参数，让预测越来越准。
- 损失越小，模型表现越好。
六、总结
损失函数（Loss Function）是衡量模型预测和真实答案差距的“标尺”，是训练和优化模型的核心工具。理解损失函数，有助于更好地掌握机器学习和深度学习的原理。