PaddlePaddle中的损失函数用于衡量模型预测值与真实标签值之间的差异,帮助模型优化参数以提高预测准确性。损失函数越小,模型的预测效果越好。在训练过程中,损失函数可以作为优化器的目标函数,通过最小化损失函数来调整模型参数,使模型能够更好地拟合训练数据。PaddlePaddle提供了多种常用的损失函数,如交叉熵损失函数、均方误差损失函数等,用户可以根据具体任务选择合适的损失函数。
PaddlePaddle中的损失函数有什么用
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