Правильный ответ: с. Оценить качество нейронной сети на данных обучающей выборки.

Давайте подробно разберем, почему именно этот ответ является правильным:

• Что такое функция потерь? Функция потерь (или функция ошибки) - это математическая функция, которая измеряет, насколько хорошо модель предсказывает целевые значения. Она сравнивает предсказания модели с фактическими значениями и возвращает числовое значение, которое показывает, насколько эти предсказания далеки от реальных данных.
• Зачем нужна функция потерь? Основная цель функции потерь заключается в том, чтобы помочь в обучении модели. Во время обучения нейронной сети мы стремимся минимизировать значение функции потерь. Чем меньше это значение, тем лучше модель справляется с задачей предсказания на обучающих данных.
• Как это связано с качеством модели? Функция потерь позволяет количественно оценить качество работы модели на обучающей выборке. Если значение функции потерь высоко, это указывает на то, что модель плохо предсказывает целевые значения, и требует доработки или изменения параметров. Если значение функции потерь низко, это говорит о том, что модель хорошо обучена и способна делать точные предсказания.

Таким образом, функция потерь является ключевым инструментом для оценки качества нейронной сети на данных обучающей выборки, что и делает ответ "с" правильным.