我在TensorFlow网站上找到了如下示例代码。

input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000)eval_input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000)# 我们可以通过调用方法并传递训练数据集来执行1000次训练步骤。estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)# 在这里我们评估模型的表现。train_loss = estimator.evaluate(input_fn=input_fn)eval_loss = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)print("train loss: %r"% train_loss)print("eval loss: %r"% eval_loss)

你能告诉我“训练损失”是什么意思吗？

回答：

训练损失是指在训练数据上的损失。损失是一个函数，它接受正确输出和模型输出，并计算它们之间的误差。然后根据误差的大小以及哪些元素对误差贡献最大来调整权重。