net.layers{end} = struct('name','loss', 'type','softmaxloss') ;

这行代码是在定义神经网络的最后一层，即输出层。其中，'loss' 表示损失函数，这里使用的是 softmaxloss，它适用于多分类问题，将网络的输出结果通过 softmax 函数转换为概率分布，并计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。在训练过程中，通过反向传播算法来更新网络参数，使得损失函数最小化，从而提高模型的分类准确率。