Ang pagkawala ng silbi ay kadalasang kailangan sa mga machine learning model, paggabay sa proseso ng pagsasanay sa pamamagitan ng pag-uuri sa pagkakaiba ng mga hinulaan at ng mga aktuwal na halaga.Ang mga karaniwang pagkawala ay kadalasang kinakailangan kapag ang mga pamantayang pagpipilian ay hindi umaayon sa espesipikong mga kahilingan sa aplikasyon. Ang artikulong ito ay tumutuklas sa mga prinsipyo at praktikal na mga konsiderasyon sa pagdidisenyo ng mga epektibong tungkulin sa pag-aaral ng makina.

Pag - unawa sa mga Kawili - wiling Bagay

Ang isang kawalan ay sumusukat sa pagkakamali ng isang hula ng modelo.Ito ay nagbibigay ng feedback sa panahon ng pagsasanay, na nagdudulot ng optimisasyon alggorithms upang i-ayos ang mga model parameter alinsunod dito. ang mga karaniwang tungkulin ng pagkawala ay kinabibilangan ng Mean Squared Error para sa regresyon at Krus-Entropiyang Kawalan para sa klasipikasyon. Gayunpaman, ang mga ito ay maaaring hindi angkop sa lahat ng mga aplikasyon, na nag-udyok ng pangangailangan para sa mga disenyong pang-ugali.

Naiwawala ang mga Kasiyahan sa Pagdidisenyo ng Kaugalian

Kapag lumilikha ng isang kagawiang pagkawala ng tungkulin, isaalang-alang ang espesipikong mga tunguhin ng aplikasyon. ang tungkulin ay dapat iba-iba upang payagan ang sneft-based optimization.[kailangan din nitong isalamin ang kahalagahan ng iba't ibang uri ng mga pagkakamali, na makakamit sa pamamagitan ng pagbigat o mga espesyalisadong formations.

Praktikal na mga Pag - iingat

Ang pagsusuri sa iba't ibang anyo ng mga bagay na hindi na ginagamit ay nagsasangkot ng pagbibigay - kahulugan sa pormula sa matematika at pagsasama nito sa tubo ng pagsasanay.

  • Tiyaking naiiba
  • Align na may mga tunguhin sa pagkakapit
  • Subukin sa pamamagitan ng tunay na datos
  • Sinasanay ng iyong mga magulang ang iyong sarili sa kanilang paggawi