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如何理解定义损失函数和验证模型有效性之间的不同？
损失函数定义以后，在能跑出符合定义内的数值结果，不应理解为该模型有效吗？
2017-02-08
源自：初识机器学习-理论篇 6-2
正在回答
两者所处阶段不同，损失函数用于在模型训练阶段对比预期输出与实际输出从而优化参数，比如demo中预期红色汽车一组，结果多了一张建筑物图，然后根据损失函数再调整参数。模型评估也则是用于模型训练好之后实际使用中的效果的评估，比如demo能评估出模型还有训练不足的地方导致有的图片分类不正确，不过也能看出准确率不低。
损失函数是计算出结果前的一个计算 验证模型是结果已经出来了进行的验证校验的
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