損失関数とは

AIが学習する際に、自分の予測と正解がどれくらいズレているかを計算する数式です。このズレの数値をできるだけ小さくするように調整を繰り返すことで、AIの回答の正確さが高まっていきます。

たとえるなら — テストの採点で間違えた問題の失点を数え、その失点をできるだけゼロにするよう復習を繰り返す作業に似ています。