在人工智能和机器学习中，损失函数（Loss Function）是用来衡量模型预测值与实际值之间差异的函数。计算损失函数的基本方法是将每个实例的预测值减去真实值，然后将这些差值进行累加，最后除以实例的总数。

1. 对于每个训练样本，计算其预测值（Predicted）和真实值（Real Value）。

2. 将每个样本的预测值减去真实值，得到一个误差值（Error）。

3. 将所有样本的误差值累加起来，得到总误差（Total Error）。

4. 将总误差除以样本总数，得到平均误差，这个平均误差就是损失函数的值。

例如，如果有以下预测值和真实值：

Prediction: 0.4385711425310979 while Real Value is: 0

Prediction: 0.4129240972484869 while Real Value is: 1

Prediction: 0.4651651378938895 while Real Value is: 1

Prediction: 0.43581722934765915 while Real Value is: 0

则损失函数的计算过程为：

```

Loss = （0.4385711425310979 - 0） + （0.4129240972484869 - 1） + （0.4651651378938895 - 1） + （0.43581722934765915 - 0）

= 0.4385711425310979 - 0 + 0.4129240972484869 - 1 + 0.4651651378938895 - 1 + 0.43581722934765915 - 0

= 0.4385711425310979 + 0.4129240972484869 + 0.4651651378938895 + 0.43581722934765915 - 2

= 1.752477596921133 - 2

= -0.247522403078867

```

最后，将这个平均误差作为损失函数的值。这个值可以用来评估模型的性能，并通过优化算法（如梯度下降）来减小这个值，从而提高模型的预测准确性