返回概念库深度学习损失函数 是什么？衡量模型预测和真实答案差多少，是训练时优化的目标。一句话理解损失函数就是模型的扣分规则，分数越低，说明预测越接近真实答案。掌握判断如果你能不用背定义，说明「损失函数」解决什么问题、输入输出是什么、它和相关文章的关系，就算初步掌握。也常被叫做Loss Function误差函数相关概念深度学习使用多层神经网络学习数据中的复杂表示，常用于图像、语音、文本和生成任务。神经网络由多层线性变换和非线性变换组成的模型，用参数去拟合输入和输出之间的关系。激活函数给神经网络加入非线性能力，让多层网络不只是一个更大的线性模型。CrossEntropyLoss分类任务中常用的损失函数，用来衡量模型对正确类别的信心是否足够高。继续阅读2026/6/17损失函数是什么？模型为什么要算自己错多少损失函数像训练过程里的成绩单，告诉模型预测结果和真实答案之间差了多少。2026/6/17CrossEntropyLoss 详解：分类任务为什么常用它CrossEntropyLoss 常用于分类任务，它关注的不只是模型有没有猜对，还关注模型对正确类别有多自信。