การ ออก แบบ เครือ ข่าย เครือ ข่าย เครือ ข่าย แห่ง การ สูญ เสีย: ทฤษฎี และ การ ฝึก อบรม เพื่อ ฝึก อบรม แบบ อย่าง ที่ ดี ขึ้น

การสูญเสียการทํางานเป็นส่วนประกอบที่สําคัญ ในการฝึกเครือข่ายประสาท มันวัดว่าการคาดการณ์ของแบบจําลองนั้น ตรงกับข้อมูลจริง

การ เข้าใจ ความ สูญ เสีย

การสูญเสียจะมีผลไม่ตรงกันระหว่างการส่งออกกับป้ายจริง ตัวอย่างทั่วไปรวมถึงข้อผิดพลาดของงานที่ผิดพลาด squared สําหรับงานที่ผิดพลาด และค่า trans-tropy Lost สําหรับการจัดหมวดหมู่ ตัวเลือกนั้นขึ้นอยู่กับชนิดปัญหา และความต้องการแบบ

การออกแบบการสูญเสียเอง

การ ออก แบบ ที่ ถูก ต้อง ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า การ สูญ เสีย นั้น ถูก กําหนด ไว้ พร้อม กับ เป้า หมาย ทั่ว ไป ของ แบบ จําลอง

การ พิจารณา ที่ ใช้ ได้ จริง

เมื่อ ออก แบบ ระบบ การ สูญ เสีย ให้ พิจารณา ถึง ความ มั่นคง และ ความ สามารถ ที่ จะ ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า การ ฝึก อย่าง ราบ รื่น จะ มี ผล กระทบ ต่อ การ สูญ เสีย และ ไม่ ว่า จะ แนะ นํา ให้ มี อคติ หรือ พฤติกรรม ที่ ไม่ ถูก ต้อง.

• แน่ใจว่าการสูญเสียนั้นแตกต่างได้
• จัดเรียงข้อมูลกับวัตถุประสงค์ของงาน
• ทดสอบสูตรต่าง ๆ เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
• ติดตามการทํางานเสถียรภาพ