【第1章：深度学习概览——1.5 深度学习的核心组件与概念解析之损失函数与优化算法的选择】
嘿，各位深度学习的小伙伴们，今天咱们来聊聊深度学习中的两个超级重要的概念——损失函数与优化算法。这俩可是深度学习模型训练过程中的“指挥棒”，指引着模型不断向着正确的方向前进。准备好了吗？咱们这就开讲！
一、损失函数是什么？
损失函数，简单来说，就是衡量模型预测结果与实际结果之间差距的一个函数。它就像是一个“打分器”，给模型的预测结果打个分，分数越低，说明模型的预测结果越接近实际结果，也就是模型越好。
损失函数的选择至关重要，因为它直接决定了模型训练的方向和速度。一个好的损失函数，能够让模型在训练过程中快速收敛，找到最优解；而一个不好的损失函数，可能会让模型陷入局部最优解，甚至无法收敛。
二、常见的损失函数类型
接下来，咱们就来聊聊常见的损失函数类型。这些损失函数各有千秋，适用于不同的场景和任务。
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均方误差（MSE）
均方误差是最常用的损失函数之一，它计算的是模型预测值与实际值之间差的平方的平均值。MSE对异常值比较敏