Apa itu Kerugian Pelatihan?

Tujuan matematika yang mengukur kesalahan prediksi selama pelatihan.

Penurunan kinerja seiring berjalannya waktu karena kondisi dunia nyata berbeda dari asumsi pelatihan.

Perhitungan inferensi tambahan yang digunakan selama pembuatan respons untuk meningkatkan kualitas atau penalaran.

Pergeseran data masukan dunia nyata dari waktu ke waktu yang dapat menurunkan performa model.

Nilai konfigurasi yang ditetapkan sebelum pelatihan, seperti kecepatan pembelajaran, ukuran batch, atau kedalaman.

Titik waktu terakhir yang tercermin dalam data pelatihan model.