評估模型的性能：損失函數用來衡量模型預測值與真實值之間的差異，從而評估模型的性能表現。通過最小化損失函數可以使模型更準確地預測目標變量。
指導優化過程：損失函數在優化過程中起到指導作用，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。
控制模型復雜度：一些損失函數還可以幫助控制模型的復雜度，例如正則化項可以在損失函數中添加，以防止模型過擬合訓練數據。
提供模型訓練反饋：損失函數的值可以提供反饋信息，告訴我們模型在訓練過程中的表現如何，以便進一步優化模型的性能。
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