iPAS 考題解析關於損失函數（Loss Function）的主要功能，下列何者正確？
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解析
正確答案：D. 衡量模型預測與真實值之間的誤差
損失函數（Loss Function）量化模型預測值與真實值之間的差距，作為訓練的優化目標。梯度下降透過最小化損失函數來更新模型參數。常見損失函數：MSE（迴歸）、Cross-Entropy（分類）。它不記錄歷史，不計算複雜度，也不控制學習率（學習率是超參數）。
每個選項為什麼對或錯
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A 記錄模型預測歷史 錯誤選項
損失函數不記錄預測歷史，那是日誌/監控的功能。
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B 計算模型結構複雜度 錯誤選項
模型複雜度可用正則化項描述，不是損失函數本身的定義。
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C 控制模型的學習率 錯誤選項
學習率是優化器的超參數，由損失函數的梯度決定更新方向，但損失函數不控制學習率。
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D 衡量模型預測與真實值之間的誤差 正解
損失函數衡量預測與真實值之間的誤差，此為其核心功能，正確答案。
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