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一、通俗解释
二、专业解析
三、权威参考
损失函数是衡量模型预测值与真实值差异的非负实值函数，通过最小化该函数优化模型参数，从而降低预测误差。
一、通俗解释
损失函数就像考试"扣分规则"。比如做数学题，答案错了扣2分，步骤错了扣1分——它用来衡量你的答案和标准答案差多远。训练AI时，损失函数就是给AI的"错误计分器"，分数越高说明AI错得越离谱。AI的目标就是不断练习，让这个扣分越来越少。
二、专业解析
损失函数（Loss Function）是机器学习中量化模型预测值与真实值差异的数学函数，作为优化算法的目标函数。其核心作用是为参数优化提供梯度方向，常见类型包括：
- 均方误差（MSE）：用于回归问题，计算预测值与真实值的平方差均值
- 交叉熵（Cross-Entropy）：用于分类问题，衡量概率分布之间的差异
- 铰链损失（Hinge Loss）：SVM等模型中使用，注重分类边界的最大化
数学表达式示例（MSE）： L(θ)=1n∑i=1n(yi−f(xi;θ))2L(θ)=n1∑i=1n(yi−f(xi;θ))2 其中θ代表模型参数，通过反向传播迭代优化使L(θ)最小化。
三、权威参考
1、Paddle 深度学习平台
损失函数定义了拟合结果和真实结果之间的差异，作为优化的目标直接关系模型训练的好坏。
2、腾讯云开发者社区（Angel_Kitty）
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用 L(Y, f(x)) 来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
3、MBA智库
损失函数（Loss Function） 是指一种将一个事件（在一个样本空间中的一个元素）映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数，较常运用在统计学、统计决策理论和经济学中。损失函数参数的真值为（θ），决策的结果为d，两者的不一致会带来一定的损失，这种损失是一个随机变量，用L(θ, d)表示。