j 和 c 是不同维度的索引，作用是区分 “输出神经元” 和 “样本” 这两个不同的维度，具体解释如下：1. 符号 j 的含义j 通常代表 输出层的神经元（或输出节点）的索引。比如，假设模型是 “多分类任务”，输出层有 3 个神经元（对应 3 个类别），那么 $j = 1,2,3$ 分别对应这 3 个输出神经元。公式中 $y_{j,c}$ 表示 “第 c 个样本” 在 “第 j 个输出神经元” 上的预测输出；$d_{j,c}$ 表示 “第 c 个样本” 对应 “第 j 个输出神经元” 的真实标签（比如分类任务中，真实标签可能是 one-hot 编码，某一类为 1，其余为 0）。