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损失函数（Loss Function）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型的参数，以提高模型的预测准确性。

以下是损失函数的主要用途和一些常用的损失函数类型：

损失函数的用途：

1. 评估模型性能：损失函数提供了一个量化指标，用来评估模型在给定数据集上的表现。
2. 优化目标：在训练过程中，损失函数的值被用来指导优化算法（如梯度下降）调整模型的参数。
3. 比较模型：通过比较不同模型在相同数据集上的损失函数值，可以选择性能更好的模型。

常用的损失函数：

1. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。

   \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2MSE=n1​i=1∑n​(yi​−y^​i​)2

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：用于分类问题，尤其是二分类和多分类问题。对于二分类问题，通常使用二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy）；对于多分类问题，使用多类别交叉熵损失（Categorical Cross-Entropy）。

   • 二元交叉熵损失：

     \text{BCE} = -\fra