Termen de glosar AI

Ce este Funcția de pierdere?

Definiție

Un obiectiv matematic care cuantifică eroarea de predicție în timpul antrenamentului.

Răsfoiți întregul glosar AIExplorați toate ghidurile AI gratuite

Termeni înrudiți

Pierderea antrenamentuluiValoarea erorii modelului calculată în timpul antrenamentului și optimizată în scădere în timp.Pierdere de entropie încrucișatăO funcție obiectiv comună utilizată pentru a antrena modele de clasificare prin penalizarea probabilităților incorecte.Propagarea inversăAlgoritmul de antrenament de bază care actualizează ponderile modelului prin propagarea erorilor de predicție înapoi prin rețea.Rata de învățareUn hiperparametru de antrenament care controlează cât de mult parametrii modifică fiecare pas de actualizare.LLM-ca-judecătorUtilizarea unui model lingvistic pentru a nota sau a compara rezultate de la alte modele în timpul evaluării.părtinireUn model consistent de eroare sau incorectitudine în comportamentul datelor sau modelului.

Aflați mai multe în ghidurile noastre gratuite

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

Vezi și

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