Чтобы понять, какой из перечисленных параметров не входит в формулу целевой функции ошибки нейронной сети, давайте сначала определим, что такое целевая функция ошибки.

Целевая функция ошибки (или функция потерь) измеряет, насколько хорошо нейронная сеть выполняет свою задачу, сравнивая предсказанные значения с истинными значениями. Основные параметры, которые учитываются в этой функции, обычно включают:

• Предсказанное значение выходного нейрона.
• Истинное значение (целевое) для данного входа.

Теперь рассмотрим предложенные параметры:

• Число нейроновli> - это характеристика архитектуры сети, но не влияет напрямую на формулу целевой функции ошибки.
• Значение выхода нейрона - это предсказанное значение, которое сравнивается с целевым значением, и оно обязательно входит в формулу.
• Назначение входа - это также не является параметром, который учитывается в формуле целевой функции ошибки, так как это скорее описание, чем числовое значение.
• Количество слоев - это тоже характеристика архитектуры сети, но не участвует в формуле ошибки.

Таким образом, из всех перечисленных параметров число нейронов является тем, который не входит в формулу целевой функции ошибки нейронной сети. Оно описывает архитектуру сети, но не влияет на сам расчет ошибки.