Дифференцированная функция потерь — это математический инструмент, который оценивает ошибку модели. Она непрерывна и дифференцируема, что позволяет вычислять градиент в любой точке. Это свойство критически важно для градиентных методов оптимизации, используемых при обучении нейронных сетей, так как помогает находить оптимальные параметры модели для уменьшения ошибки.