PyTorch中的損失函數用于計算模型預測值與真實標簽之間的差異，即模型的預測誤差。通過最小化損失函數，可以幫助優化模型參數，使模型的預測結果更加接近真實值，從而提高模型的準確性和性能。常見的損失函數包括均方誤差（MSE）、交叉熵損失函數等。在訓練神經網絡時，通常會將損失函數與優化器一起使用，通過優化器不斷調整模型參數，減小損失函數的值，以提高模型的性能。
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