Mình nghĩ trong ngữ cảnh của deep nên dịch loss là lỗi hơn là "mất mát", vì khi dùng "mất mát" nó mang ý nghĩa là thiếu hụt đi cái gì đó, với đã có "mất mát" thì có "dư thừa" không? Nếu như mình không quan tâm đến việc "mất" hay "dư" mà mình chỉ muốn giảm thiểu "loss" giữa kết quả dự đoán và kết quả thực, thì mình đề nghị nên dịch là "lỗi" hoặc" sai số". Nhưng "sai số" thì từ tiếng anh là "error" nên "loss" mình nên dịch là "lỗi". Ví dụ như bài toán hồi quy tuyến tính, ta muốn tìm một đường thẳng sao cho tổng khoảng cách giữa các điểm dữ liệu đến đường thẳng đó nhỏ nhất, thì cái "khoảng cách" này gọi là "sai số" hay "lỗi" chứ không ai gọi là mất mát cả. Tương tự bài toán phát hiện hay phân đoạn đối tượng, mình muốn kiểm tra kết quả khoanh vùng của mô hình với kết quả thực, khi đó mình dịch "loss" là "lỗi" sẽ hợp nghĩa hơn là "mất mát".

Từ đó, mình có thể dịch thêm các khái niệm sau:

loss surface --> Bề mặt lỗi
loss landscape ---> khung cảnh lỗi. Ở chỗ này mình không dịch là "cảnh quan" vì "cảnh quan" nó có nghĩa phần đất có những đặc điểm riêng về địa hình, khí hậu, thuỷ văn, ... thuần chuyên môn địa lý. Trong phạm vi của deep, mình muốn quan sát không gian của hàm lỗi tùy theo góc nhìn, có giới hạn phạm vi nhìn thì nên dịch là "khung cảnh"

Nguồn tham khảo: http://tratu.coviet.vn/hoc-tieng-anh/tu-dien/lac-viet/V-V/khung%20c%e1%ba%a3nh.html

Mình nghĩ nên dịch từ loss landscape là đồ thị hàm mất mát có thể dễ hiểu hơn là dùng từ "cảnh quan mất mát". Khi tìm từ loss landscape trên mạng thấy nhiều hình mô tả đồ thị hàm mất mát.