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損失関数
モデルの予測値と正解ターゲット間の乖離を定量化する数学関数。損失は訓練中に最小化される。ロボット学習における一般的な損失関数：MSE（連続動作）、交差エントロピー（離散動作）、拡散損失（ノイズ除去スコアマッチング）、対比損失（表現学習）。損失関数の選択はモデルが学習する内容を直接形成する。
モデルの予測値と正解ターゲット間の乖離を定量化する数学関数。損失は訓練中に最小化される。ロボット学習における一般的な損失関数：MSE（連続動作）、交差エントロピー（離散動作）、拡散損失（ノイズ除去スコアマッチング）、対比損失（表現学習）。損失関数の選択はモデルが学習する内容を直接形成する。