Mahalaga ang mga papel na ginagampanan ng mga ito sa pagsasanay ng mga neural network, na sumusukat kung gaano kabagay ang mga prediksiyon ng modelo sa aktuwal na data.

Mga Uri ng Kawalan ng mga Katuwahan

Iba't ibang atas ang nangangailangan ng iba't ibang tungkulin sa pagkawala.

  • Mean Squared Error (MSE): Ginagamit para sa mga suliraning regresyon, kinakalkula nito ang katamtamang pagkakaibang parisukat sa pagitan ng hinulaan at aktuwal na mga halaga.
  • Cross-Entropy Loss: Ginagamit para sa mga gawaing klasipikasyon, sinusukat nito ang pagkakaiba ng dalawang distribusyon ng probabilidad.
  • [Hinger Loss: Karaniwang ginagamit sa mga makinang pangsuportang vector para sa klasipikasyon.

Pagpili ng Tamang Katuwang

Ang pagpili ay depende sa problemang uri at mga katangiang datos. para sa mga regresyong gawain, MSE o Mean Absolute Error (MAE) ay karaniwang mga pagpipilian. Para sa klasipikasyon, mas pinipili ang cross-entropiya. Isaalang-alang ang output ng modelo at ang kalikasan ng datos kapag pumipili ng isang tungkulin ng pagkawala.

Pagtaya sa Kawalan

Ang pagkalkula ng pagkawala ay kinasasangkutan ng pagkakapit ng napiling tungkulin sa mga prediksiyon ng modelo at ang tunay na mga tatak. Karamihan sa mga balangkas sa pagkatuto ng makina ay nagbibigay ng mga indefluential na gumagana upang maging mahusay ang compute loos. sa panahon ng pagsasanay, ang optimidzer ay nag-aangkop ng mga modelong parameter upang mabawasan ang pagkawalang ito.