机器学习中的“训练损失”是什么意思？

训练损失（Training Loss）是机器学习中的一个重要概念，它用于衡量模型在训练过程中预测结果与实际标签之间的差异程度。训练损失通常使用损失函数（Loss Function）来计算，损失函数的选择取决于具体的机器学习任务。

训练损失的目标是最小化模型的预测误差，使模型能够更好地拟合训练数据。通过不断调整模型的参数，使训练损失逐渐减小，可以提高模型的准确性和泛化能力。

在训练过程中，模型通过输入训练样本进行预测，并与真实标签进行比较，计算出预测结果与实际标签之间的差异，即损失值。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）等。

训练损失的大小可以反映模型的性能，较小的训练损失意味着模型在训练数据上的预测结果与实际标签更接近，但并不代表模型在未见过的数据上表现也会很好。因此，在训练过程中需要综合考虑训练损失和验证损失（Validation Loss），以避免过拟合（Overfitting）现象的发生。

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