Функция потерь в нейронных сетях представляет собой метрику, которая оценивает, насколько хорошо модель адаптируется к данным во время обучения. Она сравнивает прогнозы модели с истинными значениями и вычисляет ошибку предсказания. Цель функции потерь - минимизировать эту ошибку, чтобы модель стала более точной и эффективной.
Функция потерь может быть различной в зависимости от задачи, которую решает нейронная сеть. Например, для задачи классификации часто используется кросс-энтропия, которая измеряет разницу между вероятностными распределениями предсказаний и истинных значений. Для задач регрессии чаще всего применяется среднеквадратичная ошибка, которая измеряет среднеквадратичное отклонение предсказанных значений от истинных.
Выбор подходящей функции потерь играет важную роль в обучении нейронной сети. Неправильный выбор может привести к медленной сходимости модели или недополучению. Поэтому необходимо тщательно подбирать функцию потерь в зависимости от поставленной задачи и характера данных.