Table of Contents
توابع از دست دادن اجزای ضروری در آموزش مدل های یادگیری عمیق هستند.آنها اندازه گیری می کنند که پیش بینی های یک مدل با داده های واقعی مطابقت دارد.انتخاب یا طراحی تابع از دست دادن مناسب می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد یک مدل در وظایف خاص تاثیر بگذارد.
اصول طراحی توابع از دست دادن
توابع از دست دادن موثر باید با هدف کار هماهنگ شوند، آنها باید گرادیان معنی دار را ارائه دهند که مدل را به سمت عملکرد بهتر هدایت می کنند. علاوه بر این، آنها باید به طور محاسباتی کارآمد و قابل اعتماد برای تسهیل بهینه سازی باشند.
اصل دیگر قوی بودن است. توابع از دست دادن باید به طور مناسب داده ها و اطلاعات پر سر و صدا را اداره کنند. توابع از دست دادن سفارشی می تواند برای تاکید بر جنبه های خاصی از داده ها یا رفتار مدل طراحی شده باشد.
نمونه هایی از توابع از دست دادن برای وظایف خاص
وظایف مختلف نیاز به عملکرد های مختلف از دست دادن دارند.در اینجا برخی از نمونه های مشترک وجود دارد:
- خطای میدان معدن (MSE): برای کارهای بازگشتی استفاده می شود، خطای بزرگتر را به شدت قلمداد می کند.
- از دست دادن پیش بینی شده: مشترک در وظایف طبقه بندی، اندازه گیری تفاوت بین احتمالات پیش بینی شده و برچسب های واقعی.
- [[۱] [۱۰] از دست دادن: [[۱۰] [۱۰] [۱] در دستگاه های پشتیبان استفاده می شود، تشویق طبقه بندی صحیح با حاشیه.
- [در این باره] از دست دادن استفاده از تقسیم بندی تصویر، به ویژه هنگامی که با کلاس های عدم تعادل مواجه می شوند.
- [[۱] [۱۰] زیانبار؛ [[۱۰] [۱] [۱]] برای تشخیص جسم، با تمرکز بر نمونه های سخت به طبقه بندی.
طراحی توابع از دست دادن سفارشی
توابع از دست دادن سفارشی می توانند برای حل چالش های خاص ایجاد شوند، آنها اغلب توابع از دست دادن موجود را ترکیب می کنند یا شرایط جدیدی را برای تاکید بر رفتارهای خاص ارائه می دهند.
تست و اعتبار برای اطمینان از اینکه از دست دادن سفارشی عملکرد مدل را بر روی کار هدف بهبود می بخشد، بسیار مهم است. تعدیلات ممکن است بر اساس نتایج تجربی ضروری باشد.