Ang pagkawala ng silbi ay mahahalagang bahagi sa mga modelo ng pagkatuto ng makina, na gumagabay sa proseso ng pagsasanay sa pamamagitan ng pag - alam sa pagkakaiba ng mga nahulang output at ng aktuwal na mga target. Ang pagdidisenyo ng angkop na mga tungkulin para sa espesipikong mga aplikasyon ay maaaring magpabuti sa huwarang pagganap at pag - uugnay - ugnay.

Pag - unawa sa mga Kawili - wiling Bagay

Ang isang kawalan na tungkulin ay sumusukat sa pagkakamali ng mga prediksiyon ng isang modelo. Ang mga karaniwang tungkulin ng kawalan ay kinabibilangan ng Mean Squared Error para sa regresyon at Cross-Entropiyang Loss para sa klasipikasyon. Ang pagpili ng tamang tungkulin ng kawalan ay nakasalalay sa problemang uri at ninanais na mga kinalabasan.

Naiwawala ng Pagdisenyo sa Kaugalian ang mga Kawili - wiling Bagay

Ang mga kaugalian sa pag - unti ng mga bagay na hindi na mabisa ay maaaring gawin upang idiin ang espesipikong mga aspekto ng problema, gaya ng mas matinding pagpaparusa sa ilang pagkakamali o paglalakip ng kaalaman sa larangan.

  • Pag - usapan ang atas
  • Matematika na mga katangian na gaya ng pagiging naiiba
  • Eksistensiyal na kahusayan
  • Maging timbang sa pagitan ng pagkiling at pagkakaiba

Mga Halimbawa ng Pag-aasal na Pag-eensayo-Specific Loss Functions

Nasa ibaba ang mga halimbawa ng mga trabahong hindi nailalapat sa partikular na mga aplikasyon:

1. Larawan Segmentasyon

Ang Dice Loss ay kadalasang ginagamit sa mga atas na pag - uugnay ng larawan upang pangasiwaan ang hindi pagkakatimbang ng klase sa pamamagitan ng pagsukat sa pagkakasanib sa pagitan ng mga hula at ng tunay na mga maskara.

2. Sistema ng Tagapagrekomenda

Bayesian Personalisado Ranking (BPR) Kawalan ng optimisasyon para sa ranking kalidad sa pamamagitan ng pagtutuon ng pansin sa relatibong pag-aayos ng mga bagay sa halip na absolute premise.

Pagsasaayos

Ang pagdisenyo ng mga tungkuling nawala na angkop sa espesipikong mga aplikasyon ay nagsasangkot ng pag - unawa sa mga kahilingan ng problema at pagpili o paglikha ng mga gawain na mabisang gumagabay sa pagsasanay ng modelo.