loss值

損失值（Loss Value）是衡量模型預測結果與真實標籤之間差異的指標，用於評估模型在訓練過程中的表現。低損失值表示模型預測與真實值接近，擬合程度好，而高損失值則表明模型擬合程度差，可能存在欠擬合或過擬合問題。損失值的高低反映了模型在當前參數下對訓練數據的擬合程度。合適的損失值閾值取決於具體的任務和數據集，需要結合模型的性能表現、驗證集或測試集上的指標以及實際套用場景進行綜合考量。常見的損失函式包括均方誤差（Mean Squared Error）、交叉熵（Cross Entropy）等。