Loss (потери) в нейронных сетях - это показатель, который оценивает, насколько хорошо модель выполняет поставленную задачу. Он представляет собой числовую метрику, которая показывает, насколько сильно предсказанные значения отличаются от истинных. Чем меньше значение функции потерь, тем лучше модель приспособлена к своей задаче.
Loss вычисляется как разница между предсказанными значениями модели и реальными значениями целевой переменной. Для этого используется оптимизационный алгоритм, который постепенно корректирует веса модели с целью минимизировать потери.
Функция потерь может быть различной в зависимости от задачи, которую решает модель. Например, для задачи классификации часто используется кросс-энтропия, а для задачи регрессии - среднеквадратичная ошибка. Выбор подходящей функции потерь играет важную роль в обучении нейронных сетей, поскольку от нее зависит качество работы модели.
Таким образом, loss функция является ключевым показателем при оценке работы нейронных сетей и помогает оптимизировать процесс обучения модели. Ее минимизация позволяет получить более точные и качественные предсказания.