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loss是一个英文单词，既可以用作名词也可以用作动词。作为名词时，它主要可以用来表示损失、损耗、遗失、亏损等含义；作为动词时，它主要可以用来表示减少、亏损、输掉、付出代价等含义。在机器学习中，特别是在深度学习中，loss是一个重要的概念，它代表了模型预测结果与真实结果之间的差距，这个差距被量化后形成了一个数值，这就是loss。loss越低表示模型预测的效果越好。在训练神经网络模型的过程中，我们需要不断优化模型参数，降低loss值，以达到更好的预测效果。
1. loss function：损失函数，用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差距。
2. loss reduction：损失减少，指通过优化模型或调整参数来降低模型的损失值。
3. loss function optimization：损失函数优化，指通过算法或优化器来寻找使损失值最小化的模型参数。
7. logistic loss：逻辑回归损失，用于逻辑回归分类问题中，衡量预测概率与真实标签之间的差距。
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