Ландшафт потерь представляет собой математическую модель, визуализирующую функцию ошибок в параметрическом пространстве машинного обучения. Это многомерная топографическая структура, которая показывает, как качество модели изменяется в зависимости от различных конфигураций весов нейронной сети. Модель помогает исследовать оптимизационные процессы, а также выявлять локальные минимумы и глобальные закономерности в обучении.