Функция потерь (или функция ошибки) - это математическое выражение, которое измеряет разницу между предсказанными значениями модели и фактическими данными в обучающем наборе. Она является ключевым компонентом в процессе обучения моделей машинного обучения.
Цель функции потерь состоит в том, чтобы оценить, насколько хорошо модель работает на обучающих данных, и обеспечить оптимальное обновление параметров модели в процессе обучения.
В процессе обучения модели машинного обучения функция потерь определяет, как модель должна корректировать свои предсказания, чтобы минимизировать ошибку между предсказаниями и истинными значениями целевой переменной.
Примеры функций потерь включают в себя:
- - Mean Squared Error (MSE),
- - Cross-Entropy Loss,
- - Hinge Loss
и другие, которые выбираются в зависимости от задачи обучения и структуры модели. Выбор подходящей функции потерь играет важную роль в успешном обучении моделей машинного обучения.
Это довольно важная концепция в мире машинного обучения, так как эффективный выбор функции потерь напрямую влияет на качество и обучаемость модели.