Loss в нейронных сетях что это? - коротко
Loss в нейронных сетях представляет собой меру ошибки, которая показывает, насколько далеко предсказания модели от реальных значений. Он используется для корректировки весов и биасов в процессе обучения, чтобы минимизировать разницу между предсказанными и фактическими данными.
Loss в нейронных сетях что это? - развернуто
Loss, или функция потерь, является фундаментальным понятием в области машинного обучения и нейронных сетей. Он представляет собой меру, которая измеряет различие между предсказанными значениями модели и фактическими значениями. В процессе обучения нейронной сети цель заключается в минимизации этой функции потерь.
При обучении модель сравнивает свои предсказания с действительными данными, а затем вычисляет значение функции потерь. Это значение указывает на то, насколько далеко от истины были предсказания модели. Например, в задачах классификации функция потерь может измерять количество ошибочно классифицированных примеров, а в задачах регрессии - среднеквадратичную ошибку между предсказанными и фактическими значениями.
Оптимизация функции потерь происходит с помощью алгоритмов градиентного спуска, которые настраивают параметры модели (веса и биасы) для минимизации этой функции. В результате модель становится более точной и способной предсказывать правильные значения на новых данных.
Таким образом, функция потерь является ключевым инструментом в процессе обучения нейронных сетей, обеспечивая их способность адаптироваться и улучшаться с течением времени.