이 함수는 주어진 실제 값과 예측된 값을 바탕으로 모델의 성능을 평가하는 역할을 합니다. 첫 번째 단계에서는 각 샘플에 대한 손실 값을 계산하기 위해 y_true와 y_pred의 각 항목을 반복합니다. 이때 주어진 데이터를 49×25와 49×30의 형태로 재구성합니다(①). 그다음 단계에서는 각 셀의 실제 값과 예측된 값을 바탕으로 손실을 계산합니다(②). 여기서 핵심은 각 셀에 대한 여러 손실 구성 요소를 계산하는 것입니다. 이러한 요소에는 바운딩 박스의 위치, 물체의 존재에 대한 확신 점수, 그리고 클래스 예측에 대한 오차가 포함됩니다(③, ④, ⑤). 그 후에는 IoU(Intersection over Union)를 계산하는 함수를 정의하여 두 개의 예측된 바운딩 박스 중 어느 것이 실제 바운딩 박스와 더 가까운지 판단합니다(⑥). 이 정보를 바탕으로 위치 손실, 확신 점수 손실, 그리고 클래스 손실을 계산하게 됩니다(⑦). 모든 셀의 손실 값을 합산한 후 전체 배치의 평균 손실을 반환합니다(⑧). 이 결과 값은 모델의 학습 과정 중에 사용되어, 예측 성능을 최적화하는 데 도움을 줍니다.