ایجاد توابع از دست دادن سفارشی به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا شبکه های عصبی را به وظایف خاص، بهبود دقت و عملکرد اختصاص دهند، این توابع تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و برچسب های واقعی را اندازه گیری می کنند، هدایت فرآیند آموزش.

درک توابع از دست دادن

توابع از دست دادن تعیین می کنند که چگونه پیش بینی های شبکه عصبی با داده های واقعی مطابقت دارد.آنها برای آموزش ضروری هستند، زیرا آنها بازخورد برای بهینه سازی مدل را ارائه می دهند. توابع زیان عمومی شامل خطای مربع برای رگرسیون و Cross-Entropy برای طبقه بندی.

ایجاد توابع از دست دادن سفارشی

توسعه یک تابع از دست دادن سفارشی شامل تعریف یک فرمول ریاضی است که هدف خاص از کار را ثبت می کند.این فرمول به عنوان یک تابع که خروجی پیش بینی شده و برچسب های واقعی به عنوان ورودی ها و بازگشت یک ارزش اسکالر نمایندگی از از دست دادن اجرا می شود.

در چارچوب هایی مانند TensorFlow یا PyTorch، توابع از دست دادن سفارشی اغلب با تعریف یک تابع پایتون که متریک مورد نظر را محاسبه می کند، ایجاد می شوند.

نمونه هایی از ویژگی های از دست دادن تخصصی

  • [در این میان] از دست دادن [از دست دادن] پرهیز کنید؛ [[۱]] [۱۰] [۱] در تقسیم بندی تصویر برای کنترل عدم تعادل طبقاتی استفاده می شود.
  • زیانی است که بر نمونه های سخت طبقه بندی تمرکز می کند، که در تشخیص جسم مفید است.
  • [در این باره] [از دست دادن [از دست دادن]: [[۱]] [[۱۰]] [۱] [۱]] در یادگیری متریک برای یادگیری، استفاده کنید.
  • از دست دادن بازگشت مشتری: [FLT 1] برای داده های دامنه خاص با معیارهای خطای منحصر به فرد طراحی شده است.