動的損失関数が人工ニューラルネットワークの学習における損失地形の形状をどのように変化させ、学習を改善するか

動的損失関数を用いることで、ニューラルネットワークの学習中に損失関数の地形を動的に変化させることができ、これにより学習の改善、特に小さなネットワークにおける汎化性能の向上が見られる。