损失函数用来计算什么的，是什么意思，可不可以直白的讲一下，本人非计算机专业
损失函数的输入是网络预测值与真实目标值,然后计算出一个距离值,衡量该网络在这个示例上的效果好坏,即损失函数用来衡量网络输出结果的质量。
深度学习的基本技巧是利用这个距离值作为反馈信号来对权重值进行微调,以降低当前示例对应的损失值。这种调节由优化器来完成,它实现了所谓的反向传播算法,这是深度学习的核心算法。
一开始对神经网络的权重随机赋值,因此网络只是实现了一系列随机变换。其输出结果自然也和理想值相去甚远,相应地,损失值也很高。但随着网络处理的示例越来越多,权重值也在向正确的方向逐步微调,损失值也逐渐降低。这就是训练循环 (training loop) ,将这种循环重复足够多的次数,得到的权重值可以使损失函数最小。具有最小损失的网络,其输出值与目标值尽可能地接近,这就是训练好的网络。
损失函数就是对模型训练的时候，预测值和标记的结果有误差，用什么方式来加权计算误差的一个定义的函数。
比如说对疾病进行分类，存在误报和漏报两种误差，比如说传染病，希望不要错过疑似，可以接受误报，那么定义损失函数的时候，就给误报一个比较小的权重，给漏报一个比较大的权重。再比如说，在训练某种小车避障的时候，误报会发生事故是不可接受的，错报无非就是停车多耽误时间或者人为需要纠正下，那么就需要在损失函数上做相反的权重定义。
比如说跑马拉松，损失函数就相当于告诉你，你当前距离终点还有多远
您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴帮您解答，感谢您对有问必答的支持与关注！这里的从零开始，指的是我们要从零了解这篇文章做了什么事情、使用了什么方法、得到什么结果，这样的方法和结果对我有没有什么借鉴。
而不是说，接触到一个全新的领域，从读论文开始入手。对于没有过接触的陌生领域。我的方法是，先看中文综述，中文博士论文，而后是英文综述。通过中文综述，可以首先了解这个领域的基本名词、实验常用方法。
否则直接从论文入手的话，作者站的高度和我们的水平不一致，很容易想当然的理解或者根本看不下去。因此，在阅读这篇文章之前，对于这篇文章中涉及到的基础知识，对应中文基础都理解透彻。
这时，回归到从零开始理解这篇文章的状态。
对一篇文章的阅读往往有3个递增的层次：
层次1. 读懂这篇文章的概要信息（5-10分钟）
认真读懂标题、摘要、简介（title, abstract, and introduction）。
只读各个部分和子部分（section and sub-section）的标题，跳过具体内容。
读懂结论和讨论（作者通常会在这里论述本研究的不足和缺失，为未来的研究提供建议，指明方向）。
浏览参考文献，记下哪些文献是你已经读过的。
因此，在第一层次过后，应该能回答出以下5个问题：
文章分类：关于实现方法的文章？对于已有系统的分析文章？对于研究理论的描述文章？
内容：有没有对应的相关paper？这篇文章是基于什么样的基础理论？（theoretical bases）
文章的假设（assumptions）是真的正确么？
贡献：这篇文章是在效果上（state of art）有了明显进步？还是方法上有了创新？还是完善了基础理论？
清晰度：是一篇描述清晰的文章么？
第一个层次完成你就可以觉得是否要深入第二个层次，它足够做你的某天想用到时的知识储备，而不是现在立刻入手。
层次2. 抓住文章的内容，忽略文章细节（1个小时）
第二个层次需要认真读，抓住重点：
对图、表的含义以及他们支持的结论弄懂。
记下参考文献中你认为重要的未读文献，它能让你对这篇文章的背景有深刻理解。
完成第2个层次，要达到知道文章用了哪些证据，如何证明了一个什么样的结论。
尤其在这个层次中，如果遇到读不懂（原因有很多：公式太多、对术语不理解、对实验手段不熟悉、参考文献的文献过多）。说明我们还没有和作者在一个基础上，建议先从几篇重要的参考文献入手，补充背景知识。
层次3. 深入细节理解文章（5-6小时）
如果这个文章是你想应用到目前工程中的，则需要第3个层次。目标是能够在相同的假设条件下，重现（re-implement）论文。
同时，要注重论文在GitHub上的对应代码，跳到程序中能加速理解。
比较你重现的结果和原论文，就能真正理解一篇文章的创新点，以及它的隐含前提或假设。并且你能从重现过程中得到一些你未来工作的方向。
做这三个层次的好处就是，能够让你对读一篇文章的时间有合理的估计，甚至可以根据时间和你的工作需要调整掌握一篇文章的深度。
损失函数（Loss Function）是机器学习中用来度量模型预测值与实际值之间的差异或误差的函数。它是一种衡量模型性能的指标，用来指导模型的优化和参数更新。
在机器学习中，我们通过训练模型来拟合数据，并通过调整模型的参数使得损失函数最小化。损失函数的形式和具体应用场景有关，常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵（Cross Entropy）等。
以线性回归模型（Linear Regression）为例，损失函数通常选择均方误差（MSE），其计算方式为真实值与预测值之间的差的平方的平均值。可以用以下代码来展示损失函数的计算过程：
import numpy as np
# 定义输入特征和真实值
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y_true = np.array([4, 8, 12])
# 定义模型参数
w = np.array([0.5, 0.5, 0.5])
# 预测值
y_pred = np.dot(X, w)
# 计算均方误差损失
mse_loss = np.mean((y_true - y_pred)**2)
print("均方误差损失：", mse_loss)
上面的代码中，我们首先定义了输入特征和真实值，然后定义了模型的参数。接着，通过模型参数和输入特征计算预测值，然后计算预测值与真实值之间的差异，最后将差异的平方的平均值作为损失函数的值。
损失函数的选择通常与任务的特点和需求有关。例如，对于二分类任务，可以选择交叉熵损失函数来度量模型输出的概率分布与实际标签之间的差别，以指导模型分类的训练和优化。
总之，损失函数在机器学习中起着至关重要的作用，它可以用来衡量模型的性能，指导模型优化和参数更新的方向。不同任务和应用场景可能需要选择不同的损失函数来解决问题。