Loss

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

Las funciones de pérdida, también conocidas como funciones de costo, miden qué tan bien coinciden las predicciones de un modelo de aprendizaje automático con la verdad fundamental durante el entrenamiento. El objetivo del algoritmo de optimización es minimizar esta

Summary

Un valor numérico que cuantifica el error entre las predicciones de un modelo y los valores objetivo reales.

Key Concepts

  • Función de costo
  • Optimización
  • Descenso de gradiente
  • Métrica de error

Use Cases

  • Entrenamiento de clasificadores de imágenes
  • Optimización de modelos de regresión
  • Evaluación de la convergencia del modelo

Code Example

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

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