损失函数（Loss Function）是衡量神经网络预测结果差异的函数，是深度学习中一个非常重要的概念。
神经网络模型的训练过程就是不断调整模型参数，以最小化损失函数。因此，选择适当的损失函数会直接影响模型的准确度。
常见的损失函数有Mean Squared Error（均方误差）、Binary Crossentropy（二元交叉熵）、Categorical Crossentropy（多分类交叉熵）等。
在图像分类、目标检测、文本分类等应用中，不同的任务需要选择不同的损失函数。在一些特殊应用中，也可以自定义损失函数。
总的来说，损失函数的选取需要综合考虑模型的特点、任务需求和数据分布等因素。
