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学习的可能性在神经网络吸引了最多的兴趣。给定一个特定的“任务”和一类函数<math>\textstyle F</math>待解决，学习意味着使用一组观测值寻找<math>{f^{*}} \in F</math>，它以某种最优的道理解决任务。

学习的可能性在神经网络吸引了最多的兴趣。给定一个特定的“任务”和一类函数<math>\textstyle F</math>待解决，学习意味着使用一组观测值寻找<math>{f^{*}} \in F</math>，它以某种最优的道理解决任务。

这引发了定义一个损失函数 <math>{C} : {F} \rightarrow \mathbb{R}</math>使得对于最优解 <math>{f^{*}}</math>, <math>\textstyle C(f^*) \leq C(f)</math> <math>\textstyle \forall f \in F</math>—— 也就是没有解有比最优解更小的损失。

这引发了定义一个损失函数 <math>{C} : {F} \rightarrow {\mathbb{R}}</math>使得对于最优解<math>{f^{*}}</math>,<math>{C}(f^*) \leq C(f)</math><math>\forall {f} \in {F}</math>—— 也就是没有解有比最优解更小的损失。

损失函数<math>{C}</math>是学习中一个重要的概念，因为它是衡量一个特定的解距离一个解决问题的最优解有多远。学习算法搜索解空间寻找一个有最小可能损失的函数。

损失函数<math>{C}</math>是学习中一个重要的概念，因为它是衡量一个特定的解距离一个解决问题的最优解有多远。学习算法搜索解空间寻找一个有最小可能损失的函数。