การ เรียน รู้ เครื่อง มือ ผิด: จะ เลือก และ คํานวณ ความ สูญ เสีย ที่ ถูก ต้อง ได้ อย่าง ไร?

การ เลือก วิธี ที่ ผิด พลาด อย่าง เหมาะ สม คือ การ ใช้ วิธี การ ฝึก และ การ สูญ เสีย เพื่อ พัฒนา แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่อง ที่ ได้ ผล.

การ เข้าใจ ผิด

เกิดข้อผิดพลาดระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้ และค่าที่มี บอกถึงข้อผิดพลาดที่ผิดพลาดไป จะแสดงค่าความแม่นยําและค่าความน่าเชื่อถือของโมเดล (RE) ตัววัดทั่วไปรวมถึงข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ (MAE), ความผิดพลาด (MRIE), และรูท สไตน์ transent error (REE)

เลือก ปฏิบัติ การ สูญ เสีย ที่ ถูก ต้อง

ตัวเลือกของฟังก์ชันการสูญเสียขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาและผลลัพธ์ที่ต้องการ สําหรับงานที่ถดถอย MES และ MET เป็นตัวเลือกที่นิยมทําขึ้น สําหรับการจัดหมวดหมู่ ฟังก์ชันเช่น cross-entropy มักจะถูกใช้

การคํานวณฟังก์ชันสูญเสีย

การคํานวณฟังก์ชันการสูญเสียเกี่ยวข้องกับ การเปรียบเทียบคําทํานายของโมเดลกับป้ายจริง ตัวอย่างเช่น MSE จะถูกคํานวณด้วยการคํานวณค่าความแตกต่างระหว่างค่ากําลังสองของค่าที่คาดการณ์ไว้

[FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ 17 พฤษภาคม 2555. [FLTT: 0]. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

เช่นเดียวกัน การสูญเสียแบบข้ามสายพันธ์วัดความแตกต่าง ระหว่างการกระจายของความน่าจะเป็นสองแบบ ซึ่งมักใช้ในงานจําแนกประเภท

สรุป

การ เลือก วิธี คํานวณ ความ ผิด พลาด ที่ เหมาะ สม นั้น สําคัญ ยิ่ง สําหรับ การ ทํา แบบ จําลอง.