توابع از دست دادن اجزای ضروری در مدل های یادگیری نظارت شده هستند.آنها تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و برچسب های واقعی را اندازه گیری می کنند، هدایت فرآیند آموزش و پرورش مناسب می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد و همگرایی مدل تاثیر بگذارد.

اصول طراحی توابع از دست دادن

توابع از دست دادن موثر باید با مشکل خاص و نتایج مطلوب هماهنگ شوند.آنها باید متفاوت باشند تا الگوریتم های بهینه سازی مانند گرادیان را فعال کنند. علاوه بر این، آنها باید قوی باشند تا از بین بروند و گرادیان معنی دار را در طول آموزش ارائه دهند.

انواع معمول از دست دادن توابع

  • خطای میدان معدن (MSE): برای کارهای بازگشتی استفاده می شود، اشتباهات بزرگتری را به شدت مجازات می کند.
  • از دست دادن موانع: مشترک در مسائل طبقه بندی، تفاوت بین توزیع های احتمال را اندازه گیری کنید.
  • [در این میان] [از دست دادن]: [[[۱]] در دستگاه های پشتیبانی استفاده می شود، طبقه بندی صحیح را با حاشیه تشویق می کند.
  • [در این میان] [از دست دادن [از دست دادن]: [[۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]]]]]]]]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

برنامه های کاربردی از دست دادن توابع

توابع از دست دادن در سراسر وظایف مختلف یادگیری تحت نظارت اعمال می شود.در طبقه بندی تصویر، از دست دادن متقابل-entropy استاندارد است.برای مشکلات رگرسیون مانند پیش بینی قیمت خانه، MSE اغلب استفاده می شود. توابع از دست دادن سفارشی می تواند برای برنامه های تخصصی مانند متعادل کردن اهداف متعدد یا کنترل داده های عدم تعادل طراحی شده است.