Loss (Verlust)

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

Loss-Funktionen, auch Kostenfunktionen genannt, messen, wie gut die Vorhersagen eines maschinellen Lernmodells während des Trainings mit der Wahrheit (Ground Truth) übereinstimmen. Das Ziel des Optimierungsalgorithmus ist es, diesen Verlust zu minimieren.

Summary

Ein numerischer Wert, der den Fehler zwischen den Vorhersagen eines Modells und den tatsächlichen Zielwerten quantifiziert.

Key Concepts

  • Kostenfunktion
  • Optimierung
  • Gradientenabstieg
  • Fehlermetrik

Use Cases

  • Training von Bildklassifikatoren
  • Optimierung von Regressionsmodellen
  • Bewertung der Modellkonvergenz

Code Example

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import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, targets)

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