Функция потерь

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

Функции потерь, также известные как функции стоимости, измеряют, насколько хорошо предсказания модели машинного обучения соответствуют истинным значениям во время обучения. Цель алгоритма оптимизации — минимизировать эту

Summary

Числовое значение, которое количественно оценивает ошибку между предсказаниями модели и фактическими целевыми значениями.

Key Concepts

  • Функция стоимости
  • Оптимизация
  • Градиентный спуск
  • Метрика ошибки

Use Cases

  • Обучение классификаторов изображений
  • Оптимизация регрессионных моделей
  • Оценка сходимости модели

Code Example

1
2
3

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

Related