nn的损失函数
    神经网络（Neural Network，简称NN）是一种机器学习算法，常常被用于分类、回归等任务。在神经网络的训练过程中，我们需要定义一个损失函数，用来度量神经网络在训练数据上的误差。
    损失函数的本质是一个标量函数，它的输入是神经网络的预测结果和实际值，输出是预测结果与实际值之间的差距。为了使神经网络能够更加准确地预测数据，我们的目标就是最小化损失函数。
    在神经网络的训练中，我们通常采用反向传播算法（Backpropagation）来更新神经网络的权重参数，以最小化损失函数。具体地说，我们首先通过前向传播算法（Forward Propagation）来计算神经网络的预测结果，然后再通过反向传播算法计算神经网络中每个神经元的梯度，最后根据梯度下降法（Gradient Descent）更新神经网络的权重参数。这个过程会一直重复迭代，直到损失函数最小化为止。
正则化损失函数    广义来说，损失函数有很多种，比如交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。在实际应用中，
我们需要根据任务的具体需求来选择合适的损失函数。例如，对于二分类问题，通常采用交叉熵损失函数；而对于回归问题，通常采用均方误差损失函数。此外，为了降低过拟合的风险，我们还可以在损失函数中引入正则化项。
    总之，损失函数是神经网络中至关重要的一部分，它的选取直接影响着神经网络的训练效果和预测性能。因此，我们需要在实际应用中灵活选择和优化损失函数，以获得更好的结果。

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