PyTorch中的损失函数用于计算模型预测值与真实标签之间的差异，即模型的预测误差。通过最小化损失函数，可以帮助优化模型参数，使模型的预测结果更加接近真实值，从而提高模型的准确性和性能。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失函数等。在训练神经网络时，通常会将损失函数与优化器一起使用，通过优化器不断调整模型参数，减小损失函数的值，以提高模型的性能。
PyTorch中的损失函数用于计算模型预测值与真实标签之间的差异，即模型的预测误差。通过最小化损失函数，可以帮助优化模型参数，使模型的预测结果更加接近真实值，从而提高模型的准确性和性能。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失函数等。在训练神经网络时，通常会将损失函数与优化器一起使用，通过优化器不断调整模型参数，减小损失函数的值，以提高模型的性能。
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