损失函数衡量网络预测与实际值的匹配程度。它们量化了对于给定输入，预测输出与真实输出之间的差异。训练期间的目标是最小化这个损失，引导网络调整其内部参数（权重和偏差），以做出更准确的预测。不同的损失函数适用于不同类型的问题，例如回归或分类。