损失函数是评估机器学习模型预测错误的重要工具，通过比较模型预测与真实值来反馈错误程度。常见的损失函数包括均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），前者对大错误惩罚更重，后者则较温和。交叉熵损失用于分类任务，关注模型的预测信心。损失反映错误程度，训练过程中模型通过优化减少损失，提高预测能力。

该研究提出了一种快速熵近似（FEA）方法，显著降低了香农熵计算的成本和不稳定性。FEA的计算速度提高约50%，平均绝对误差为$10^{-3}$，在特征选择中表现出更高的效率和经济性。

本研究提出了GiNet模型，旨在提高电池容量预测的准确性。该模型通过学习电池历史数据，成功捕获复杂行为，平均绝对误差为0.11，比最新算法减少27%的误差，具有重要的应用潜力。

本研究比较了传统方法与深度学习在时间序列预测中的表现，发现Deep AR优于其他方法，且不受训练数据量影响。研究还评估了多种深度学习算法在股价预测中的准确性，结果显示较低的平均绝对误差（MAE）能更准确预测股价。N-BEATS模型在短期负荷预测中表现最佳，外部因素显著影响模型准确性。

该研究使用直方图滤波器评估番茄在植物中的位置，以实现农业任务中感知物体位置的需求。经过模拟实验和实验室测试，该算法的平均绝对误差小于10毫米和20毫米，可在真实环境中使用并需改进。

本研究开发了深度学习框架，用于预测血栓形成风险与患者左心房附属物几何形状和内皮细胞活化潜力分布相关。该模型在综合合成和54个真实的LAA数据集上进行训练，平均绝对误差为0.563。