Término del glosario de IA

¿Qué es Función de pérdida?

Definición

Un objetivo matemático que cuantifica el error de predicción durante el entrenamiento.

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Términos relacionados

Pérdida de entrenamientoEl valor de error del modelo calculado durante el entrenamiento y optimizado hacia abajo con el tiempo.Pérdida de entropía cruzadaUna función objetivo común utilizada para entrenar modelos de clasificación penalizando las probabilidades incorrectas.Propagación hacia atrásEl algoritmo de entrenamiento central que actualiza los pesos del modelo propagando los errores de predicción hacia atrás a través de la red.Tasa de aprendizajeUn hiperparámetro de entrenamiento que controla cuánto cambian los parámetros en cada paso de actualización.LLM como juezUsar un modelo de lenguaje para calificar o comparar resultados de otros modelos durante la evaluación.SesgoUn patrón constante de error o injusticia en los datos o el comportamiento del modelo.

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Focal Loss for Imbalanced DetectionTriplet Loss and Metric LearningSigned Distance FunctionsSiamese Networks and Triplet Loss

Véase también

LoRA (Low-Rank Adaptation)Machine Learning (ML)Memory (Agent Memory)Large Language Model (LLM)Mixture of Experts (MoE)LatencyModel CardLabel Smoothing