PaddlePaddle中的損失函數用于衡量模型預測值與真實標簽值之間的差異，幫助模型優化參數以提高預測準確性。損失函數越小，模型的預測效果越好。在訓練過程中，損失函數可以作為優化器的目標函數，通過最小化損失函數來調整模型參數，使模型能夠更好地擬合訓練數據。PaddlePaddle提供了多種常用的損失函數，如交叉熵損失函數、均方誤差損失函數等，用戶可以根據具體任務選擇合適的損失函數。
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