損失関数とはそんしつかんすう

モデルを改善するには、「どれだけ間違っているか」を数値で測れなければなりません。損失関数はその測り方を決めるものです。たとえば数値を予測する回帰問題では、予測値と正解値の差を二乗した値の平均（二乗誤差）がよく使われます。

学習では、損失がどちらに動けば小さくなるかという傾き（勾配）を計算し、その方向へパラメータを少しずつ動かします。これを何度も繰り返すことで、モデルはより正確になっていきます。公式テキストでは、VAEにおいて、デコーダが再現した画像と元の画像の違いを測る場面で損失関数が紹介されています。