损失函数（Loss Function），在机器学习中扮演着核心角色，用于量化模型预测值与真实值之间的差异或错误程度。它为优化算法提供目标函数，通过迭代调整模型参数以最小化损失值，从而引导模型向更准确的预测方向收敛。损失函数的选择直接影响模型的训练效率和最终性能，是模型设计不可或缺的基础组件。
在AI产品开发的实际落地中，损失函数的应用至关重要。产品经理需根据具体场景选择合适的形式：例如，分类任务（如推荐系统或图像识别）常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）来优化概率分布；回归问题（如销量预测或用户评分）则偏好均方误差（Mean Squared Error）。理解损失函数的特性有助于优化模型训练、评估泛化能力，并提升产品在真实环境中的鲁棒性和用户体验。
如需深入探讨损失函数的理论基础和实践技巧，推荐阅读Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville的著作《深度学习》（Deep Learning，MIT Press）。该书系统阐述了损失函数在不同模型架构中的应用，是AI开发者的权威参考。
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