深度学习网络基础解析（二）

引言 前一篇文章我们提到了损失函数，并且我们谈到了一个很有意思的问题，即虽然通常来说我们进行迭代的目的是减小loss的值，但loss函数的值并不一定是越小越好。 损失与风险 损失函数就像上节我们所讲的一样，是表征模型输出值和期望值相近程度的函数，这个函数不只是深度学习，在整个机器学习领域都有应用，而通常来说我们会在模型里使用到均方误差来衡量这个值，就像下式： 但是我们可以看出来，这个函数仅仅只是衡

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