损失函数在神经网络中的作用
    损失函数是神经网络学习中无可替代的一环。它可以帮助神经网络模型自动调整权重，从而学习更好的决策规则，因此，在训练神经网络时，设计合适的损失函数至关重要。
l1正则化的作用
    损失函数在神经网络中的主要作用就是监督神经网络的学习进程，通过对比神经网络的预测结果与标签的区别，计算出模型的损失，使得模型能够更好地拟合数据。这样，损失函数就可以衡量模型学习的成果，并反馈给模型，以便调整预测参数，调整超参数，以最小化损失函数的值，使预测结果更准确。
    损失函数还可以用于正则化，即使用某些策略减少模型复杂度，防止过拟合。这一策略通常通过将损失函数中添加惩罚项来实现，如L1/L2正则项，Dropout等，以减少模型参数过大而导致模型复杂度过大的风险。
    总之，损失函数在神经网络中是不可或缺的一部分，它可以借助标签数据帮助神经网络模型学习，可以衡量模型学习的成果，并可以通过正则化的方法减少模型的复杂度，从而有效地解决复杂问题。

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