损失函数（机器学习）

损失函数，在AI中亦称呼距离函数，度量函数。此处的距离代表的是抽象性的，代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。

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