veszteségfüggvénnyel

A veszteségfüggvény, más néven költségfüggvény, egy matematikai fogalom, amelyet a gépi tanulásban és a matematikai optimalizálásban használnak. Lényegében egy olyan függvény, amely megméri, hogy egy modell mennyire jól teljesít egy adott feladaton. A veszteségfüggvény értéke minél alacsonyabb, annál jobb a modell teljesítménye.

A veszteségfüggvény célja, hogy számszerűsítsa a modell által előrejelzett érték és a valós, megfigyelt érték közötti eltérést. Különböző típusú veszteségfüggvények léteznek, amelyek attól függenek, hogy milyen problémát próbálunk megoldani. Például lineáris regresszió esetén gyakran használják a négyzetes hiba (mean squared error, MSE) függvényt, amely a predikció és a valós érték közötti különbség négyzetét veszi. Besorolási problémáknál gyakori a logaritmikus veszteség (cross-entropy loss), amely a valószínűségi előrejelzések pontosságát méri.

A gépi tanulásban a cél az, hogy minimalizáljuk a veszteségfüggvény értékét a modell paramétereinek módosításával. Ezt az optimalizálási folyamatot gradiens leszármazás (gradient descent) vagy más optimalizációs algoritmusok segítségével hajtják végre. A veszteségfüggvény mintegy iránytűként szolgál az optimalizálási folyamat számára, megmutatva, hogy mely irányba kell elmozdítani a modell paramétereit a hiba csökkentése érdekében. A veszteségfüggvény megválasztása kulcsfontosságú a modell sikeres betanításához.