Table of Contents
توابع از دست دادن اجزای ضروری در مدل های یادگیری ماشین هستند.آنها تعیین می کنند که پیش بینی های یک مدل چقدر با داده های واقعی مطابقت دارد.انتخاب عملکرد مناسب از دست دادن بر روند آموزش و عملکرد مدل تأثیر می گذارد.
انواع توابع از دست دادن
وظایف مختلف نیاز به عملکرد مختلف از دست دادن دارند.
- خطای میدان معدن (MSE): برای کارهای بازگشتی استفاده می شود، اشتباهات بزرگتری را به شدت مجازات می کند.
- از دست دادن موانع: برای وظایف طبقه بندی استفاده می شود، تفاوت بین توزیع های پیش بینی شده و واقعی احتمال را اندازه گیری می کند.
- [در این میان] [از دست دادن]: [[[۱]] در دستگاه های پشتیبانی استفاده می شود، طبقه بندی صحیح را با حاشیه تشویق می کند.
طراحی ذهنیت
هنگام انتخاب تابع از دست دادن، مشکلات خاص و ویژگی های داده را در نظر بگیرید.از دست دادن باید برای فعال کردن بهینه سازی مبتنی بر گرادیان متفاوت باشد.اگر داده ها حاوی نویز باشند، باید قوی باشد.
تاثیر بر آموزش
عملکرد از دست دادن بر سرعت همگرایی و کیفیت مدل نهایی تاثیر می گذارد.یک تابع از دست دادن مناسب می تواند منجر به آموزش سریع تر و تعمیم بهتر شود.در مقابل، یک از دست دادن نامناسب ممکن است باعث همگرایی آهسته یا عملکرد ضعیف شود.