veszteségfüggvényhez

A veszteségfüggvény, magyarul veszteség- vagy hibafüggvény, egyetlen értéket ad vissza, amely egy modelldalakitás vagy algoritmus által előrejelzött érték és a valós célérték közti különbséget méri. A gépi tanulásban és a statisztikai modellezésben a veszteségfüggvények a modellek teljesítményének mérőszámaiként szolgálnak, és a tanulási folyamatot meghatározó célfüggvényekként kölcsönhatásba lépnek a közös optimalizációs algoritmusokkal.

A leggyakoribb veszteségfüggvények közé tartozik a logisztikus regresszióban használt log-likelihood veszteség, a lineáris regresszióban az átlagos négyzetes hiba (MSE), valamint a bináris kiegészítő gyakoriságú adatokról szóló cross‑entropy veszteség. Az énkiként használatos ACL és határalkalmazásoknál a Hausdorff-dista nnként összehasonlító veszteségeket, míg a klaszteresztéseknél a kódoló távolsági kritériumokat használják.

A veszteségfüggvények szerepe van a tanulás irányába irányított visszacsatolási mechanizmusban. A gradient descent és annak fajtái, mint a Stochastic Gradient Descent (SGD), a Momentum, RMSProp vagy Adam algoritmus, a veszteségfüggvény deriváltját (gradientját) fogják felhasználni a modell paramétereinek lépésközről való módosításához.

A kiválasztott veszteség függvénynek illeszkednie kell arra a feladatra, amelyet a modell megold. A félrevezető vagy nem megfelelően szintézisszük funkció kiválasztása

tulajdonképpen rossz tanulás, hogy a modell túltarto, vagy hibás eredményt ve

Content of a jrame hu sequentially. The detailed each regime.