ニューラル・ネットワークの損失関数は、各データサンプルの損失関数の和です。損失関数は、ニューラル・ネットワークと正解データの出力の差を測定してペナルティーを科します。損失層は、訓練されているモデルの品質を評価するため、ニューラル・ネットワーク・トポロジーの最後の層でなければなりません。
損失層は、正解データ T および前の層の出力値 X を入力として使用し、費用関数 E の値 y を計算します。
インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド
ニューラル・ネットワークの損失関数は、各データサンプルの損失関数の和です。損失関数は、ニューラル・ネットワークと正解データの出力の差を測定してペナルティーを科します。損失層は、訓練されているモデルの品質を評価するため、ニューラル・ネットワーク・トポロジーの最後の層でなければなりません。
損失層は、正解データ T および前の層の出力値 X を入力として使用し、費用関数 E の値 y を計算します。