Kerasの損失関数は何のために使われるのですか？

Kerasにおいて、損失関数はモデルが訓練中に予測値と真の値の間の差を評価し、つまりモデルのパフォーマンスを測定するために使用されます。モデルの訓練目標は損失関数を最小化し、モデルの予測値ができるだけ真の値に近づくようにすることです。一般的な損失関数には、平均二乗誤差（MSE）、交差エントロピーなどが含まれます。適切な損失関数を選択することはモデルの訓練とパフォーマンスにとって極めて重要です。