模型loss值是什么意思?

模型loss值是衡量预测结果与实际差距的指标，数值越小代表模型越准确。比如预测房价时，loss值高说明误差大，模型需要调整参数。训练过程中loss值会逐渐下降，表明模型在进步。常见的loss函数有均方误差、交叉熵等，不同任务适合不同函数。

loss值变化能反映模型状态，突然升高可能数据异常或学习率不当。调优时需观察loss曲线，避免过拟合。测试集loss值比训练集高说明泛化能力不足。实际应用中，loss值需结合业务需求设定阈值，达到平衡点即可停止训练。