Funzione di Perdita
term_id: loss_function
Category: basic_concepts
Definition
Nota anche come funzione di costo o errore, la funzione di perdita fornisce un valore scalare che indica quanto bene il modello sta performando. Durante l’addestramento, gli algoritmi di ottimizzazione utilizzano questo valore per calcolare i gradienti e aggiornare i parametri del modello, guidando il processo verso una minimizzazione dell’errore e un miglioramento delle previsioni.
Summary
Una funzione matematica che quantifica la differenza tra i valori previsti e i valori target effettivi durante l’addestramento.
Key Concepts
- Backpropagation
- Calcolo del Gradiente
- Ottimizzazione
- Metrica di Errore
Use Cases
- Addestramento di modelli di apprendimento supervisionato
- Valutazione delle prestazioni del modello
- Regolazione degli iperparametri
Code Example
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