在机器学习和深度学习领域，理解和掌握得分（score）与损失函数（loss function）的概念是至关重要的。得分通常是指模型对输入数据进行预测后输出的一个数值或向量，它反映了模型对不同类别的置信度或者预测值。而损失函数则用于量化模型预测结果与实际标签之间的差距，它是衡量模型性能好坏的重要指标。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等。

选择合适的得分方法和损失函数对于提升模型性能至关重要。例如，在分类问题中，交叉熵损失函数能够有效地评估模型预测概率分布与真实标签之间的差异；而在回归任务中，则可能更多地使用均方误差来衡量预测值与实际值之间的差距。通过调整这些参数，我们可以优化模型的训练过程，使其更准确地捕捉数据中的模式，从而提高模型的整体性能。因此，深入理解得分与损失函数的工作原理，是每个数据科学家和机器学习工程师必须掌握的基础知识之一。🚀📈