การ เข้าใจ ความ สูญ เสีย: การ ออก แบบ ที่ มี ประสิทธิภาพ

ฟังก์ชันสูญเสียเป็นส่วนประกอบที่สําคัญในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาระบุการคาดการณ์ของแบบจําลองว่า ตรงกับข้อมูลจริงอย่างไร การเลือกฟังก์ชั่นที่สูญเสียสิทธิ มีอิทธิพลต่อกระบวนการอบรมและการประมวลผลของโมเดล

ชนิดของฟังก์ชันสูญเสีย

งานที่แตกต่างกันต้องใช้ฟังก์ชันการสูญเสียที่แตกต่างกัน

• [FLT: 0]. MEAN squared error (MSE): ใช้สําหรับงานถดถอย, การลงโทษเพิ่มความผิดพลาดที่หนักขึ้น.
• [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.
• [FLT: 0] Hingee Los: ใช้ในเครื่องช่วยเหลือของเวกเตอร์ สนับสนุนการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้องด้วยขอบ

ออกแบบมุมมอง

เมื่อเลือกฟังก์ชันการสูญเสีย ให้พิจารณาหาข้อปัญหาและคุณลักษณะของข้อมูล โดยข้อมูลดังกล่าว จะสามารถแตกต่างได้ หากสามารถปรับระดับเกรเดียนให้เข้ากับค่าเสียงได้ มันก็ควรทนทานได้มากขึ้นไปอีก หากข้อมูลนั้นมีเสียงรบกวน

ผล กระทบ ใน การ ฝึก อบรม

การ สูญ เสีย อาจ ทํา ให้ เกิด การ สูญ เสีย อย่าง ช้า ๆ หรือ ไม่ ได้ ผล.