PyTorch中的損失函數(shù)用于計算模型預(yù)測值與真實標(biāo)簽之間的差異，即模型的預(yù)測誤差。通過最小化損失函數(shù)，可以幫助優(yōu)化模型參數(shù)，使模型的預(yù)測結(jié)果更加接近真實值，從而提高模型的準確性和性能。常見的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE）、交叉熵損失函數(shù)等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，通常會將損失函數(shù)與優(yōu)化器一起使用，通過優(yōu)化器不斷調(diào)整模型參數(shù)，減小損失函數(shù)的值，以提高模型的性能。
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