.. _sec_glossary_squared-error:

二乗誤差 (squared error)
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定義 (Definition)
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数値を予測しようとする場合、最も一般的な損失関数は\ *二乗誤差*\ （squared
error）である。すなわち、予測と正解ターゲット（ground truth
target）の差の二乗である。分類において最も一般的な目的は、誤り率（error
rate）、つまり私たちの予測が正解と一致しないデータ例の割合を最小化することである。一部の目的（例えば、二乗誤差）は簡単に最適化できるが、他の目的（例えば、誤り率）は、微分不可能であるか、または他の複雑な理由から直接最適化することが困難である。このような場合、代わりに\ *代替目的*\ （surrogate
objective）を最適化することが一般的である。

参照 (Reference)
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この用語の詳細な文脈については Dive into Deep Learning
の対応する章を参照してください: -
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