การ เข้าใจ ความ สูญ เสีย: วิธี เลือก และ คํานวณ วิธี ที่ ถูก ต้อง สําหรับ แบบ อย่าง ของ คุณ

การสูญเสียการทํางานเป็นองค์ประกอบที่สําคัญในแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาวัดว่าการคาดการณ์ของแบบจําลองนั้น ตรงกับข้อมูลจริง

การ สูญ เสีย หมาย ถึง อะไร?

ฟังก์ชัน CHAR () จะคืนค่าเป็นอักขระที่มีรหัสตัวเลขตรงกับที่กําหนด

ฟังก์ชันสูญเสียทั่วไป

• [FLT: 0]. MEAN squared error (MSE): ใช้สําหรับงานถดถอย, มันคํานวณค่ากําลังสองเฉลี่ยระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้ และค่าจริง.
• [FLT: 0] Cros-Entropy Los: ทั่วไปในโจทย์การจัดหมู่ (inishations) มันวัดความแตกต่างระหว่างการกระจายตัวความน่าจะเป็น 2 ครั้ง (FLT:1).
• [FLT: 0] Hingle Los: ใช้ในเครื่องช่วยสนับสนุนเวกเตอร์ มันช่วยขยายขอบระหว่างชั้นเรียนได้สูงสุด

วิธี เลือก วิธี การ สูญ เสีย ที่ ถูก ต้อง

ตัวเลือกนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาและข้อมูล สําหรับงานผิดพลาด, MSE หรือข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ (MAE) เป็นตัวเลือกทั่วไป สําหรับการจัดหมวดหมู่, การสูญเสียการทับถมข้ามข้อมูลนั้นมักชอบใช้ โปรดพิจารณาข้อต้องการและลักษณะเฉพาะของข้อมูลของคุณ เมื่อเลือกฟังก์ชันการสูญเสีย

กําลังคํานวณการสูญเสีย

การคํานวณการสูญเสียนี้ เกี่ยวข้องกับการใช้ฟังก์ชันการสูญเสียที่เลือก ไปสู่การคาดการณ์ของโมเดลและข้อมูลจริง ระหว่างการฝึก อัลกอริทึมการปรับให้เข้ากับรูปแบบต่าง ๆ เพื่อลดการสูญเสียนี้ กระบวนการนี้ยังคงมีความต่อเนื่องต่อไป จนกระทั่งรุ่นนี้ทํางานอย่างมีประสิทธิภาพ