本文深入探討了L2損失函數(shù)（均方誤差）的定義及其在機器學習、深度學習和圖像處理中廣泛的應用與優(yōu)勢。通過實例闡明L2損失在模型優(yōu)化、回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的重要性，并討論L2損失的優(yōu)缺點及未來研究方向，為數(shù)據(jù)科學家和工程師提供實用的信息和洞見。...