พัฒนาฟังก์ชันสูญเสียเอง สําหรับงานเครือข่าย Nonoral ที่ได้กําหนดไว้เป็นพิเศษ

การสร้างฟังก์ชันการสูญเสียที่กําหนดเอง จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถตัดต่อเครือข่ายประสาทให้ทํางานเฉพาะ, ปรับให้ถูกต้อง และมีประสิทธิภาพได้ดีขึ้น ฟังก์ชันเหล่านี้จะวัดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ และป้ายสีจริง ๆ เมื่อฟังก์ชันสูญเสียมาตรฐานนั้นไม่เพียงพอ ตัวเลือกที่กําหนดเองจะสามารถกําหนดข้อต้องการของปัญหาได้

การ เข้าใจ ความ สูญ เสีย

การสูญเสียทําหน้าที่ระบุถึง คําทํานายของเครือข่ายประสาท ที่ตรงกับข้อมูลจริง มีความสําคัญในการฝึก เนื่องจากมันให้ผลตอบรับเพื่อทําให้โมเดลนี้สมบูรณ์ขึ้น

กําลังสร้างฟังก์ชันการสูญเสียเอง

การพัฒนาฟังก์ชันสูญเสียค่ากําหนดเองนั้น เกี่ยวข้องกับการกําหนดสูตรทางคณิตศาสตร์ที่จับเป้าหมายเฉพาะของงาน สูตรนี้จะถูกนําไปใช้เป็นฟังก์ชันที่รับผลส่งออกและป้ายจริงเป็นค่านําเข้า และส่งกลับค่าสเกลาร์ที่แสดงถึงการสูญเสีย

ในกรอบอย่าง Tensorflow หรือ Py Torch ฟังก์ชันการสูญเสียที่กําหนดเองมักถูกสร้างโดยฟังก์ชัน Python ที่คํานวณเมตริกที่ต้องการ

ตัว อย่าง ของ การ สูญ เสีย ที่ พิเศษ