【实战篇:自定义损失函数】:构建独特损失函数解决特定问题,优化模型性能
![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png)
# 1. 损失函数的基本概念与作用
## 1.1 损失函数定义
损失函数是机器学习中的核心概念,用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。
```math
L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i))
其中,`L`表示损失函数,`y`为实际值,`f(x)`为模型预测值,`N`为样本数量,`L_i`为第`i`个样本的损失。
## 1.2 损