Learning学習パラメータを自動で膨大な数な数。正確ではないが、全体の近似として扱うバッチ版交差エントロピーtが0のものは0になるので無視できる正確に対する出力だけ取ってくればよいあとはそれを平均するだけなぜ損失関数が必要か認識精度を指標にすればいいのでは微分(勾配)を参考にパラメータを調整していく認識精度の微分は0になるので使えない認識精度はパラメータの微小な変化では変わらないステップ関数と同じ。勾配を使って損失関数が小さくなるパラメータを探す勾配は最小値以外でも0になる。極小値や鞍点、プラトー。学習でいる値になっているか確認する必要がある。重みやバイアスのように自動で獲得されず、学習率のように人の手で設定するもの。