Функция потерь определяет, как нейронная сеть оценивает ошибку между предсказанными значениями и истинными метками в задаче обучения. В сверточных нейронных сетях наиболее распространенными функциями потерь являются: • Категориальная кросс-энтропия (Categorical Cross-Entropy) • Среднеквадратическая ошибка (Mean Squared Error) Выбор функции потерь зависит от задачи обучения и типа выходных данных. Например, для задачи классификации изображений с несколькими классами используется категориальная кросс-энтропия, а для задачи регрессии используется среднеквадратическая ошибка.