학습 장치 는 미리 정의 된 손실 함수 ( loss function ) 을 이용 하 여 트레이닝 에러 를 계산 할 수 있 다 . 손실 함수 는 레이블 , 출력 및 파라미터 를 입력 변수 로 미리 정의 될 수 있 고 , 여기 서 파라미터 는 뉴 럴 네트워크 내 가중치 들 에 의해 설정 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 손실 함수 는 MSE ( Mean Square Error ) 형태 , 엔트로피 ( entropy ) 형태 등 으로 설계 될 수 있 는데 , 손실 함수 가 설계 되 는 실시 예 에 는 다양 한 기법 또는 방식 이 채용 될 수 있 다 .