在TensorFlow中，損失函數(shù)用來衡量模型在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，即模型預測值與真實標簽值之間的差異。損失函數(shù)的目標是最小化這種差異，以使模型的預測值盡可能接近真實標簽值。
優(yōu)化器則用來更新模型的參數(shù)，使模型能夠更好地逼近訓練數(shù)據(jù)集。優(yōu)化器的目標是最小化損失函數(shù)，通過不斷調(diào)整模型的參數(shù)值來降低損失函數(shù)的值。
在訓練過程中，模型會根據(jù)損失函數(shù)計算出的損失值來調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化器會根據(jù)損失值的大小以及優(yōu)化算法的特性來更新模型的參數(shù)，進而使模型更加準確地預測未看到的數(shù)據(jù)。TensorFlow提供了許多不同的損失函數(shù)和優(yōu)化器，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的來訓練自己的模型。
