وظائف الخسارة

Choosing the right loss shapes what the model actually learns.

يحتاج كل نموذج مدرب إلى تعريف دقيق للفشل، وهذا ما توفره دالة الخسارة. فهو يقارن تنبؤات النموذج بالإجابة الحقيقية ويخرج رقمًا: الأعلى يعني الأسوأ. ومن ثم فإن التدريب هو عملية تقليل هذا العدد. خيار الخسارة ليس تجميلياً. بالنسبة لمهام الانحدار، يعاقب متوسط ​​الخطأ التربيعي الأخطاء الكبيرة بشكل كبير عن طريق تربيع الفرق، بينما يعالج الخطأ المطلق جميع الأخطاء بالتساوي ويقاوم القيم المتطرفة. بالنسبة للتصنيف، تقيس خسارة الإنتروبيا المتقاطعة مدى بعد التوزيع الاحتمالي المتوقع عن التسمية الحقيقية، مما يعاقب الإجابات الخاطئة الواثقة بشدة. إن اختيار خسارة غير متطابقة مع هدفك يمكن أن يجعل النموذج يقوم بتحسين الشيء الخطأ من الناحية الفنية، وبالتالي فإن وظيفة الخسارة تشفر بشكل فعال ما يهمك.