softmax是把概率变0-1的公式，loss是算预测和真实值差值的工具。比如图像分类，softmax把4个类别算出概率，loss就对比哪个概率和正确答案最接近。

为什么得用loss算这个呢？因为loss能告诉模型哪里错了。比如用100张图片训练，模型第一次准确率50%，loss是2.0；调参后准确率70%，loss降到0.5。数据证明loss每降0.1，准确率就涨5%左右。当预测和真实值接近时loss会更小，比如猫图片预测0.8猫、0.1狗，loss就比预测0.3猫、0.7狗更小。模型通过不断减loss，就像用尺子量差距，越量越准。但要注意，loss不能直接说准确率，得先转成概率再算。比如loss算完得0.3，再翻成概率可能还是不准，这就得用优化器多调几轮参数。