损失函数小白指南（模型如何知道自己错了）

要点

• 损失函数量化模型预测的错误程度，高损失意味着大错误。
• 均方误差（MSE）通过平方惩罚大错误，适用于回归任务。
• 交叉熵损失用于分类，不仅考虑正确性还考虑置信度。
• 训练过程中损失下降表示模型在进步，但需警惕过拟合。