การ เข้าใจ ความ สูญ เสีย: วิธี เลือก และ คํานวณ ความ จํา ที่ ถูก ต้อง สําหรับ การ ใช้ ประโยชน์ จาก การ ใช้

การสูญเสียฟังก์ชันเป็นองค์ประกอบที่สําคัญในแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาวัดว่าการคาดการณ์ของแบบจําลองนั้น ตรงกับข้อมูลจริงอย่างไร การเลือกฟังก์ชั่นที่มีผลเหมาะสมต่อการทํางาน

การ สูญ เสีย หมาย ถึง อะไร?

การ สูญ เสีย งาน ที่ ได้ รับ มอบ หมาย ให้ ทํา นั้น เป็น เรื่อง ที่ ทํา ให้ เข้าใจ ได้ ว่า ทําไม จึง เกิด ผล ดี ขึ้น

ฟังก์ชันสูญเสียทั่วไป

• [FLT: 0]. MEAN squared error (MSE): ใช้สําหรับงานถดถอย, การลงโทษเพิ่มความผิดพลาดที่หนักขึ้น.
• [FLT: 0] Cros-Entropy Los: ทั่วไปในโจทย์การจัดหมู่ วัดความแตกต่างระหว่างการกระจายความน่าจะเป็น 2 ครั้ง (FLT:1).
• [FLT: 0] Hingee Los: ใช้ในการสนับสนุนเครื่องช่วยสร้างเวกเตอร์สําหรับงานจําแนกประเภท (FLT:1).
• [FLT: 0] Huber Los: ลักษณะการรวมของ MESE และ ME, แข็งตัวกว่า.

เลือก ปฏิบัติ การ สูญ เสีย ที่ ถูก ต้อง

ตัวเลือกนี้ขึ้นอยู่กับโปรแกรมและคุณสมบัติของข้อมูลที่ระบุไว้ ตัวอย่างเช่น งานที่ถดถอยมักใช้งาน MSE หรือ HUGER สูญหาย ในขณะที่งานจําแนกประเภทมักใช้งานแบบครอส-entropy พิจารณาลักษณะของข้อผิดพลาดและการอยู่เกินความสามารถ เมื่อเลือกฟังก์ชันที่สูญเสีย

กําลังคํานวณการสูญเสีย

การคํานวณการสูญเสีย เกี่ยวข้องกับการใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ของฟังก์ชันการสูญเสียที่เลือก สําหรับคําทํานายของโมเดลและข้อมูลจริง