A "função de custo" (loss function) em redes neurais é uma métrica fundamental que mede o quão bem a rede está se saindo em suas previsões. Ela calcula a diferença entre as previsões feitas pela rede e os valores reais, permitindo que o modelo ajuste seus pesos durante o treinamento para melhorar a precisão. Analisando as alternativas: a) A medida do tempo que a rede leva para fazer uma previsão. - Isso não é correto, pois a função de custo não mede tempo, mas sim erro. b) A função que determina a complexidade da rede neural. - Isso também não é correto, a função de custo não mede complexidade. c) A função que calcula o erro entre a previsão da rede e o valor real, usado para ajustar os pesos. - Esta é a definição correta da função de custo. d) A função que calcula a probabilidade de uma entrada ser classificada em uma categoria específica. - Isso se refere mais a funções de ativação ou de saída, não à função de custo. Portanto, a alternativa correta é: c) A função que calcula o erro entre a previsão da rede e o valor real, usado para ajustar os pesos.