Table of Contents
توابع از دست دادن اجزای ضروری در مدل های یادگیری ماشین هستند.آنها اندازه گیری می کنند که پیش بینی های یک مدل با داده های واقعی مطابقت دارد.انتخاب عملکرد از دست دادن بر روند آموزش و عملکرد مدل نهایی تاثیر می گذارد.
درک توابع از دست دادن
عملکرد از دست دادن خطا بین خروجی های پیش بینی شده و ارزش های واقعی را در طول آموزش اندازه گیری می کند، هدف این است که این خطا را برای بهبود دقت مدل به حداقل برسانید. انواع مختلف عملکرد از دست دادن بسته به نوع مشکل استفاده می شود.
انواع معمول از دست دادن توابع
- خطای میدان معدن (MSE): عمدتا برای کارهای بازگشتی استفاده می شود، آن را به طور متوسط تفاوت مربع بین مقادیر پیش بینی شده و واقعی محاسبه می کند.
- از دست دادن موانع: مشترک در مسائل طبقه بندی، تفاوت بین دو توزیع احتمال را اندازه گیری می کند.
- [در این میان] [از دست دادن [از دست دادن]: در دستگاه های پشتیبانی استفاده می شود، این به حداکثر رساندن حاشیه بین کلاس ها کمک می کند.
نمونه های عملی
در تشخیص تصویر، از دست دادن متقابل-entropy اغلب برای بهبود دقت طبقه بندی استفاده می شود.برای کارهای رگرسیون مانند پیش بینی قیمت خانه، MSE به کاهش خطای پیش بینی شده کمک می کند. انتخاب تابع از دست دادن مناسب برای آموزش مدل موثر بسیار مهم است.