Mahalaga ang mga papel na ginagampanan ng mga ito sa pagkatuto ng mga modelo ng makina, anupat sinusukat kung gaano kabagay ang mga prediksiyon ng isang modelo sa aktuwal na impormasyon.

Ano ang mga Kawili - wiling Palugi?

Ang isang kawalan ng tungkulin ay nagreresulta sa pagkakaiba ng mga hinulaang output at tunay na mga halaga. sa panahon ng pagsasanay, ang mga modelo ay naglalayong bawasan ang pagkawalang ito upang mapabuti ang katumpakan. ang iba't ibang mga atas ay nangangailangan ng iba't ibang mga tungkulin ng pagkawala upang makuha ang espesipikong kalikasan ng problema.

Karaniwang mga Uri ng Kawalan ng mga Katuwahan

  • Mean Squared Error (MSE): Ginagamit para sa mga gawaing regresyon, mas pinapáhin ang mas malalaking pagkakamali.
  • AngCross-Entropy Loss: [1] Karaniwan sa mga problema sa klasipikasyon, ay sumusukat sa pagkakaiba ng dalawang distribusyon ng probabilidad.
  • [Hinger Loss: Ginagamit sa mga support ventor machine para sa mga gawaing klasipikasyon.
  • [Huber Loss: Pinagsasama ang mga tampok ng MSE at MAE, na malakas hanggang sa mga outlier.

Pagpili ng Tamang Katuwang

Ang pagpili ay depende sa espesipikong aplikasyon at mga katangian ng datos. halimbawa, ang mga regresyong atas ay kadalasang gumagamit ng MSE o Pagwala ng Huber, habang ang mga atas ng klasipikasyon ay karaniwang gumagamit ng cross-entropy. Isaalang-alang ang kalikasan ng mga pagkakamali at ang pagkakaroon ng mga outliver kapag pumipili ng isang tungkulin ng pagkawala.

Pagtaya sa Kawalan

Ang pagkalkula ng pagkawala ay kinasasangkutan ng pagkakapit ng matematikal na pormula ng napiling kawalan na gumagana sa mga prediksiyon ng modelo at ang tunay na datos. sa panahon ng pagsasanay, ang mga algorithms ay nag-aangkop ng mga model para mabawasan ang halaga nito, na pagpapabuti ng pagganap sa ibabaw ng mga terrorasyon.