PaddlePaddle中的损失函数用于衡量模型预测值与真实标签值之间的差异，帮助模型优化参数以提高预测准确性。损失函数越小，模型的预测效果越好。在训练过程中，损失函数可以作为优化器的目标函数，通过最小化损失函数来调整模型参数，使模型能够更好地拟合训练数据。PaddlePaddle提供了多种常用的损失函数，如交叉熵损失函数、均方误差损失函数等，用户可以根据具体任务选择合适的损失函数。
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