损失函数的作用（代价函数和损失函数）

选择算法后，算法是如何工作的，如何确定算法模型对真实数据的拟合效果怎么样，这就是损失函数的作用。损失函数（loss function）又叫做代价函数（cost function），是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真是值，模型的健壮性也就越好。