損失関数は機械学習の肝

結果の良さを評価する関数なので、クリティカル

入力Xから悪さYへの投射
Xの定義域、Yの値域、X-Yの対応(規則)が全て

Xがタプルになっていることも多い
ラベルと出力、変換前と変換後、みたいな

ドメイン知識の必要性

2つの異なるデータが同じ悪さを持つ場合があるので、データ間のノルムを単純化には使えないことがある。
音声系なら、波形が違っても同じ声に聞こえるものがある
Cycle変換して同じに聞こえる違う波形が出た場合、悪さ0なのにノルムは0以上になる