Hàm mất mát

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

Các hàm mất mát, còn được gọi là hàm chi phí, đo lường mức độ phù hợp giữa các dự đoán của mô hình học máy với dữ liệu thực tế trong quá trình huấn luyện. Mục tiêu của thuật toán tối ưu hóa là giảm thiểu giá trị này

Summary

Một giá trị số lượng hóa lỗi giữa dự đoán của mô hình và các giá trị mục tiêu thực tế.

Key Concepts

  • Hàm chi phí
  • Tối ưu hóa
  • Hạ gradient
  • Chỉ số lỗi

Use Cases

  • Huấn luyện bộ phân loại hình ảnh
  • Tối ưu hóa mô hình hồi quy
  • Đánh giá sự hội tụ của mô hình

Code Example

1
2
3

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

Related