誤差関数：予測と正解のずれをはかる

ニューラルネットワークの学習の目印になる誤差関数を学びます。基礎層では、誤差関数が「予測と正解のずれをはかる、学習の目印」であることをつかみます。深掘り層では、平均二乗誤差関数・交差エントロピー・カルバック・ライブラー情報量（KL）・Contrastive Loss・Triplet Lossが、それぞれどんなタスクでずれをはかるのかを説明できるようになります。