Функция потерь

term_id: loss_function

Category: basic_concepts

Definition

Также известная как функция стоимости или ошибка, функция потерь предоставляет скалярное значение, указывающее на качество работы модели. Во время обучения алгоритмы оптимизации используют это значение для вычисления градиентов и обновления весов модели с целью минимизации ошибки.

Summary

Математическая функция, количественно оценивающая разницу между предсказанными значениями и фактическими целевыми значениями во время обучения.

Key Concepts

  • Обратное распространение ошибки
  • Вычисление градиента
  • Оптимизация
  • Метрика ошибки

Use Cases

  • Обучение моделей контролируемого обучения
  • Оценка производительности модели
  • Настройка гиперпараметров

Code Example

1
2
import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss()