ЧТО ХАРАКТЕРИЗУЕТ ФУНКЦИЯ ПОТЕРЬ

Функция потерь (или функция ошибки) – это важный компонент в задачах оптимизации и машинного обучения. Она является метрикой, которая измеряет разницу между предсказанными значениями модели и реальными данными.

Функция потерь позволяет оценить качество работы модели и определить, насколько точно она предсказывает целевую переменную. Чем меньше значение функции потерь, тем лучше модель работает. Часто используемые функции потерь включают среднеквадратичную ошибку (MSE), среднюю абсолютную ошибку (MAE) и кросс-энтропию.

Выбор функции потерь зависит от характера данных и поставленной задачи. Например, среднеквадратичная ошибка обычно используется в задачах регрессии, где требуется предсказание непрерывной переменной. Средняя абсолютная ошибка более устойчива к выбросам и может быть полезной в задачах с большим количеством шума в данных. Кросс-энтропия широко применяется в задачах классификации, особенно в машинном обучении с учителем.

Функция потерь является одним из ключевых элементов при обучении моделей машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы минимизировать значение функции потерь путем настройки параметров модели. Для этого используется метод градиентного спуска или другие оптимизационные алгоритмы.

На практике, выбор подходящей функции потерь и ее параметров может существенно влиять на качество обученной модели. Поэтому важно тщательно анализировать данные и задачу, чтобы выбрать наиболее подходящую функцию потерь.

Машинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Лекция 2.2: LogLoss.

Нейронные Сети на Понятном Языке - Функции Активации - #7

#7. Функции потерь в задачах линейной бинарной классификации - Машинное обучение

Основы машинного обучения, лекция 7 — функции потерь в регрессии, линейная классификация

Как работает функция потерь в нейронной сети?

Валерий Бабушкин - Метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обучения