人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。人工神经网络是一种模拟人类大脑神经元相互连接的计算模型，通过层层传递信号和权重调整来实现对输入数据的处理和学习。在训练神经网络时，我们通常会定义一个损失函数来衡量模型预测值与实际值之间的差异，然后通过优化算法来调整网络参数，以最小化损失函数。

损失函数在神经网络训练中扮演着至关重要的角色。它是评估模型性能的指标，表示模型预测值与真实值之间的差异程度。通过最小化损失函数，我们可以使得神经网络学习到更加准确的模式和规律，从而提高其在新数据上的泛化能力。

在训练过程中，我们通过反向传播算法来更新神经网络的权重和偏置，使得损失函数逐步减小。反向传播算法通过计算损失函数对网络参数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数值，以使损失函数不断减小。这个过程通常需要多次迭代训练，直到损失函数收敛到一个较小的值，表示模型已经达到了较好的性能。

除了损失函数最小化，人工神经网络训练的目的还包括提高模型的泛化能力、减小过拟合现象、加快收敛速度等。通过不断优化神经网络的结构和参数，我们可以使其更好地适应不同的任务和数据，从而实现更高效的数据处理和学习能力。

总的来说，人工神经网络训练的目的是使得损失函数最小化，这是提高模型性能和泛化能力的关键步骤。通过合理选择损失函数、优化算法和网络结构，我们可以让神经网络更好地学习数据的特征和规律，实现更加准确和稳健的预测能力。神经网络的训练过程是一个不断迭代优化的过程，需要理论知识和实践经验相结合，才能取得良好的训练效果。