Функция потерь в контексте машинного обучения Функция потерь в контексте машинного обучения - это способ измерить, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим данным. Можно считать это своего рода таблицей результатов для вашей модели. Чем ниже оценка (или «потеря»), тем лучше работает ваша модель. Рассмотрим простой пример. Предположим, вы пытаетесь предсказать цену дома на основе его размера. У вас есть модель, которая делает прогнозы, и у вас есть фактические цены на дома. Функция...

Кросс-энтропия (Перекрестная энтропия) – это Функция потерь (Loss Function), которую можно использовать для количественной оценки разницы между двумя Распределениями вероятностей (Probability Distribution). Лучше всего это можно объяснить на примере. Предположим, у нас есть две модели, A и B, и мы хотели выяснить, какая из них лучше: Примечание. Цифры рядом с точками данных представляют вероятность того, что Наблюдение (Observation) принадлежит к соответствующему классу – цветовой зоне. Например,...