PaddlePaddle中的損失函數(shù)用于衡量模型預測值與真實標簽值之間的差異，幫助模型優(yōu)化參數(shù)以提高預測準確性。損失函數(shù)越小，模型的預測效果越好。在訓練過程中，損失函數(shù)可以作為優(yōu)化器的目標函數(shù)，通過最小化損失函數(shù)來調整模型參數(shù)，使模型能夠更好地擬合訓練數(shù)據(jù)。PaddlePaddle提供了多種常用的損失函數(shù)，如交叉熵損失函數(shù)、均方誤差損失函數(shù)等，用戶可以根據(jù)具體任務選擇合適的損失函數(shù)。
