häviöfunktioon

Häviöfunktio, tunnetaan myös nimellä kustannusfunktio tai virhefunktio, on keskeinen käsite koneoppimisessa ja optimoinnissa. Se mittaa mallin ennustusten ja todellisten arvojen välistä eroa. Tavoitteena mallin koulutuksessa on minimoida tämä häviöfunktio, mikä tarkoittaa mallin tekemien virheiden vähentämistä.

Häviöfunktion arvo kertoo, kuinka "huonosti" malli suoriutuu tietyssä tehtävässä. Erilaiset koneoppimistehtävät käyttävät erilaisia häviöfunktioita. Esimerkiksi regressiotehtävissä, joissa ennustetaan jatkuvia arvoja, käytetään usein keskineliövirhettä (Mean Squared Error, MSE) tai keskimääräistä absoluuttista virhettä (Mean Absolute Error, MAE). Luokittelutehtävissä, joissa ennustetaan luokkia, yleisiä häviöfunktioita ovat ristiinentropia (Cross-Entropy) ja hinge-häviö.

Optimointialgoritmit, kuten gradienttilasku, hyödyntävät häviöfunktion derivaattaa ohjatakseen mallin parametrien säätämistä oikeaan suuntaan. Tavoitteena on löytää ne parametrien arvot, joilla häviöfunktio saavuttaa miniminsä. Hyvin valittu häviöfunktio on ratkaisevan tärkeää tehokkaan ja tarkan mallin rakentamisessa. Se tarjoaa selkeän mittarin mallin suorituskyvylle ja ohjaa oppimisprosessia kohti parempia tuloksia.