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...

Функция потерь (Loss Function, Cost Function, Error Function; J) – фрагмент программного кода, который используется для оптимизации Алгоритма (Algorithm) Машинного обучения (ML). Значение, вычисленное такой функцией, называется «потерей». Функция (Function) потерь может дать бо́льшую практическую гибкость вашим Нейронным сетям (Neural Network) и будет определять, как именно выходные данные связаны с исходными. Нейронные сети могут выполнять несколько задач: от прогнозирования непрерывных значений, таких как ежемесячные расходы, до Бинарной классификации (Binary Classification) на кошек и собак...