Чтобы ответить на вопрос о том, какой из параметров не входит в формулу целевой функции ошибки нейронной сети, давайте сначала разберемся, что такое целевая функция ошибки.

Целевая функция ошибки (или функция потерь) используется для оценки того, насколько хорошо нейронная сеть выполняет свою задачу. Она измеряет разницу между предсказанными значениями (выходами нейронной сети) и истинными значениями (целевыми метками). Основные параметры, которые влияют на целевую функцию ошибки, включают:

• Значение выхода нейрона: Это предсказанное нейронной сетью значение, которое сравнивается с истинным значением. Оно напрямую влияет на расчет ошибки.
• Значение входа нейрона: Хотя это значение важно для активации нейронов и вычисления выходов, оно не входит непосредственно в формулу самой целевой функции ошибки.
• Количество слоев: Это параметр архитектуры нейронной сети, который влияет на то, как сеть обучается и какие функции может аппроксимировать. Однако он также не входит в формулу ошибки.
• Число нейронов: Это еще один параметр архитектуры, который определяет мощность сети, но не влияет на конкретное значение ошибки.

Теперь, возвращаясь к вашему вопросу, можно сделать вывод, что:

Значение входа нейрона не входит в формулу целевой функции ошибки нейронной сети. Оно важно для вычисления выходов, но не используется непосредственно для расчета ошибки.