Ang mga tungkulin ng neural network loos ay mahahalagang mga bahagi na sumusukat sa pagkakaiba ng mga hinulaang output at aktuwal na mga target.Ang mga ito ay gumagabay sa proseso ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagbibigay ng feedback upang maging optimista ang mga parameter ng modelo ng modelo. pag-unawa kung paanong ang mga tungkuling ito ay mahalaga sa pagbuo ng mga epektibong modelo ng neural network.
Mga Uri ng Kawalan ng mga Katuwahan
May iba't ibang mga tungkuling pagkawala na ginagamit depende sa atas. Ang mga karaniwang uri ay kinabibilangan ng mean squared error para sa regresyon at cross-entropiya na pagkawala para sa klasipikasyon.Ang bawat tungkulin ay iba-iba ang mga pagkakamali, na nakakaimpluwensiya kung paano natututo ang neural network.
Pagkalkula sa mga Kawili - wiling Bagay
Ang pagkalkula ng isang kawalan ay kinasasangkutan ng pagkakapit ng espesipikong pormula sa mga prediksiyon ng modelo at ang tunay na mga tatak. halimbawa, ang ibig sabihin ay squared error computed ang average ng mga squared distinction, habang ang cross-entropiya ay sumusukat sa dibersidad sa pagitan ng mga hinulaang probabilidad at aktuwal na mga klase.
Mga Halimbawa sa Pagkakapit
Ang mga tungkulin ng pagkawala ay ginagamit sa pagsasanay ng mga neural network sa iba't ibang mga aplikasyon. Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng klasipikasyon ng imahe, kung saan ang cross-entropiya ay karaniwan, at ang mga regresyong atas tulad ng paghula ng mga presyo ng bahay, na kadalasang gumagamit ng mean squared error. Ang tamang pagpili ng isang tungkulin ng pagkawala ay nagpapabuti ng modelong pagganap.