Verlustfunktion

term_id: loss_function

Category: basic_concepts

Definition

Auch als Kosten- oder Fehlerfunktion bekannt, liefert die Verlustfunktion einen skalaren Wert, der angibt, wie gut das Modell performt. Während des Trainings nutzen Optimierungsalgorithmen diesen Wert, um Gradienten zu berechnen und die Modellparameter schrittweise anzupassen, um den Fehler zu minimieren.

Summary

Eine mathematische Funktion, die die Differenz zwischen vorhergesagten Werten und tatsächlichen Zielwerten während des Trainings quantifiziert.

Key Concepts

  • Backpropagation
  • Gradientenberechnung
  • Optimierung
  • Fehlermetrik

Use Cases

  • Training überwachter Lernmodelle
  • Bewertung der Modellleistung
  • Hyperparameter-Tuning

Code Example

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import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

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