Loss в нейронных сетях - это функция, которая измеряет ошибку между предсказанным значением модели и истинным значением целевой переменной. Целью loss функции является минимизация ошибки модели в процессе обучения.
Существует множество различных loss функций, в зависимости от задачи машинного обучения. Например, для задачи классификации часто используется кросс-энтропия, для задачи регрессии - среднеквадратичная ошибка.
Loss функция вычисляется на каждой итерации обучения нейронной сети и используется для корректировки весов и параметров модели с помощью метода обратного распространения ошибки. Чем меньше значение loss функции, тем более точными и эффективными будут предсказания модели.
Измерение loss является важным этапом в обучении нейронных сетей, поскольку позволяет оценить качество модели и определить, насколько хорошо она выполняет поставленную задачу.