Вспомогательная функция потерь — дополнительная функция потерь, используемая вместе с основной функцией потерь модели во время обучения. Она может помогать улучшать оптимизацию, ускорять раннее обучение или усиливать поток градиентов к более ранним слоям, особенно в глубоких нейронных сетях, где могут возникать исчезающие градиенты.
A loss function---used in conjunction with a neural network model's main loss function---that helps accelerate training during the early iterations when weights are randomly initialized. Auxiliary loss functions push effective gradients to the earlier layers. This facilitates convergence during training by combating the vanishing gradient problem.