Funcție de pierdere

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

Funcțiile de pierdere, cunoscute și sub funcții de cost, măsoară cât de bine se potrivesc predicțiile unui model de învățare automată cu adevărul fundamental în timpul antrenamentului. Scopul algoritmului de optimizare este minimizarea acestei

Summary

O valoare numerică care cuantifică eroarea dintre predicțiile unui model și valorile țintă reale.

Key Concepts

  • Funcție de cost
  • Optimizare
  • Descinderea gradientului
  • Metrică de eroare

Use Cases

  • Antrenarea clasificatoarelor de imagini
  • Optimizarea modelelor de regresie
  • Evaluarea convergenței modelului

Code Example

1
2
3

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

Related