Ang pagkawala ng mga gamit ay mahahalagang bahagi sa mga neural network.Tantiya nila ang pagkakaiba ng mga hinulaang output at ng mga aktuwal na pinupuntiryang halaga.Ang pagsukat na ito ay gumagabay sa proseso ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagpapakita kung gaano kahusay o mahina ang pagsasagawa ng modelo.

Ano ba ang Isang Kawalan ng Kasiyahan?

Ang isang pagkawalang tungkulin ay nagreresulta sa pagkakamali ng mga prediksiyon ng isang neural network.Ito ay nagbibigay ng isang solong scalar na halaga na nagpapakita ng katumpakan ng modelo. sa panahon ng pagsasanay, ang tunguhin ay bawasan ang kahalagahang ito upang mapabuti ang pagganap ng modelo.

Karaniwang mga Uri ng Kawalan ng mga Katuwahan

  • Mean Squared Error (MSE): Ginagamit para sa mga gawaing regresyon, kinakalkula nito ang katamtamang kuwadradong pagkakaiba sa pagitan ng hinulaan at aktuwal na mga halaga.
  • Cross-Entropy Loss: Karaniwang ginagamit para sa mga gawaing klasipikasyon, sinusukat nito ang pagkakaiba ng dalawang distribusyon ng probabilidad.
  • [Hange Loss: Ginagamit sa mga makinang support vektor, tumutulong ito upang mapataas ang mardyin sa pagitan ng mga klase.

Mga Pagkalkula sa mga Neural Network

Ang pagkalkula sa pagkawala ay nagsasangkot ng pagpapasa ng mga hula ng modelo at ng tunay na mga etiketa sa pamamagitan ng pagkawala ng papel. Ang resultang halaga ay saka ginagamit upang i-update ang mga timbang ng modelo sa pamamagitan ng mga eperimentasyong algorithms tulad ng fight down.

Mga Pagpapahiwatig ng Kawalan ng mga Katuwahan

Ang pagpili ng pagkawala ng silbi ay nakaaapekto sa proseso ng pagsasanay at sa panghuling modelong pagganap.