AI-verklarende term

Wat is Verlies Functie?

Definitie

Een wiskundig doel dat de voorspellingsfout tijdens de training kwantificeert.

Gerelateerde termen

Trainingsverlies
De modelfoutwaarde die tijdens de training is berekend en in de loop van de tijd naar beneden is geoptimaliseerd.
Cross-entropieverlies
Een gemeenschappelijke objectieve functie die wordt gebruikt om classificatiemodellen te trainen door onjuiste waarschijnlijkheden te bestraffen.
Terugpropagatie
Het kerntrainingsalgoritme dat modelgewichten bijwerkt door voorspellingsfouten achterwaarts door het netwerk te verspreiden.
Leersnelheid
Een trainingshyperparameter die bepaalt hoeveel parameters elke updatestap wijzigen.
LLM-als-rechter
Een taalmodel gebruiken om tijdens de evaluatie de resultaten van andere modellen te scoren of te vergelijken.
Vooroordeel
Een consistent patroon van fouten of oneerlijkheid in gegevens of modelgedrag.

Lees meer in onze gratis handleidingen

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

See also

LoRA (Low-Rank Adaptation)Machine Learning (ML)Memory (Agent Memory)Large Language Model (LLM)Mixture of Experts (MoE)LatencyModel CardLabel Smoothing
Blader door de volledige AI-woordenlijstOntdek alle gratis AI-gidsen