وظائف الخسارة هي عناصر أساسية في تدريب الشبكات العصبية، إنها تقيس مدى تطابق توقعات النموذج مع البيانات الفعلية، اختيار وظيفة الخسارة المناسبة أمر حاسم لتحقيق الأداء الأمثل في مهام التعلم الآلاتي.

أنواع الوظائف المفقودة

وتتطلب المهام المختلفة مهاما مختلفة للخسائر، وتشمل الأنواع المشتركة ما يلي:

  • Mean Squared Error (MSE): ] Used for regression problems, it calculates the average squared difference between predicted and actual values.
  • Cros-Entropy Loss:] Used for classification tasks, it measures the difference between two probability distributions.
  • Hinge Loss:] Commonly used in support vector machines for classification.

اختيار وظيفة الحق في الخسارة

الخيار يعتمد على نوع المشكلة وخصائص البيانات بالنسبة لمهام التراجع، الأشعة المقطعية أو الأشعة الميّة هي خيارات نموذجية، للتصنيف، الخسارة الشاملة للطبيعة، والنظر في ناتج النموذج وطبيعة البيانات عند اختيار وظيفة الخسارة.

حساب الخسائر

حساب الخسارة يتطلب تطبيق المهمة المختاره على توقعات النموذج و العلامات الحقيقية معظم أطر التعلم الآلي توفر وظائف مبنية في حساب الخسارة بكفاءة