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モデルの予測と正解とのズレを数値化する関数。学習はこの値の最小化を目指す。

損失関数の傾き(勾配)をたどって、誤差が最小になる方向へパラメータを少しずつ更新する最適化手法。

損失関数を最小化するよう、モデルのパラメータを調整していく過程。