深度学习中损失函数的作用是量化模型预测与实际目标值之间的吻合程度。在训练过程中，模型调整其参数（权重和偏差），以最小化这个测量的误差。损失函数充当向导，告诉优化器在参数空间中朝哪个方向移动以提高性能。如果没有损失函数，就没有客观的方式来评估或改进模型的准确性，从而使得训练不可能进行。
不同的任务需要不同的损失函数。例如，均方误差（MSE）常用于回归任务，如预测房价，因为它衡量预测值与实际值之间的平均平方差。这会更严重地惩罚较大的误差，这与回归目标非常一致。在分类任务中，如识别猫或狗的图片，通常使用交叉熵损失。它将模型的预测概率分布与真实分布进行比较，有效地处理输出为概率的情况（例如，通过 softmax 层）。其他例子包括支持向量机的铰链损失（hinge loss）或针对特定需求定制的损失函数，例如通过增加对代表性不足类别的权重来处理类别不平衡。损失函数的选择直接影响模型在训练过程中如何优先处理误差。
除了训练之外，损失函数还用作诊断工具。在开发过程中，监控训练损失有助于识别过拟合或欠拟合等问题。例如，如果训练损失降低但验证损失趋于平稳，模型可能正在记忆训练数据而不是进行泛化。开发人员还使用损失值来调试模型架构或数据质量——意外高的初始损失可能表明初始化或预处理错误。此外，一些损失函数包含正则化项（例如 L1/L2 惩罚）以约束模型复杂度，减少过拟合。通过为模型性能提供一个具体的衡量标准，损失函数弥合了理论设计和实际优化之间的差距，确保模型从数据中学习到有意义的模式。