# 損失函數（Loss Function）

損失函數衡量模型預測與實際值之間的差異，數值越小代表模型預測越準確，是模型訓練中優化目標的關鍵組成部分。

## 完整說明

損失函數（Loss Function）用於量化機器學習模型預測結果與真實值之間的差異程度。在模型訓練過程中，目標是最小化損失函數的值，這表示模型的預測結果與實際情況更加接近。不同的機器學習任務和模型會使用不同的損失函數。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/loss-function
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