Публикации по теме 'loss-function'
Функции потерь
Функции потерь являются наиболее важным аспектом машинного обучения или глубокого обучения. Он рассказывает о производительности модели, измеряет, насколько хорошо работает модель, а их значения напрямую отвечают за подгонку модели.
Каждая проблема использует другую функцию потерь в зависимости от типа решаемой проблемы и типа обучаемой модели.
Вот некоторые из самых основных используемых функций потерь:
MAE (средняя абсолютная ошибка)
Он определяется как сумма абсолютной разницы..
Функции потерь в машинном обучении
Машинное обучение | Функции потерь | Регрессия | Классификация
Функции потерь в машинном обучении
Изучение наиболее распространенных функций потерь в машинном обучении
Функции потерь играют жизненно важную роль в области машинного обучения, выступая в качестве руководства для моделей обучения и оптимизации их производительности. В основе каждого алгоритма обучения функции потерь измеряют разницу между прогнозируемыми выходными данными и фактическими. Будь то минимизация ошибки,..
Другой вид функции активации и соответствующая ей функция потерь, используемые в Perceptron.
1. Правило обучения персептрона
Вы когда-нибудь слышали о правиле обучения персептрона? Это мощный алгоритм, используемый в машинном обучении и искусственном интеллекте, чтобы помочь компьютерам распознавать закономерности. Это основа для некоторых из самых передовых технологий современности. В этом сообщении блога мы углубимся в основы правила обучения персептрона и в то, как оно работает. Мы также рассмотрим некоторые из его приложений и то, как их можно использовать для создания..
Функции потерь в машинном обучении
Понимать наиболее распространенные функции потерь и когда использовать каждую из них.
Функции потерь играют важную роль в машинном обучении, поскольку они определяют процесс обучения модели и определяют ее цель.
Существует большое количество доступных функций потерь, и выбор правильной имеет решающее значение для обучения точной модели. Различные варианты функции потерь могут привести к различным моделям классификации или регрессии.
В этой статье мы обсудим наиболее часто..
Функции потерь и что они делают за экраном.
Что такое функция потерь?
При запуске любого алгоритма машинного обучения, такого как линейная классификация, мы хотели бы понять, как этот алгоритм работает в классификации. Кроме того, мы хотим иметь способ количественной оценки результатов, чтобы узнать, насколько наши алгоритмы справились хорошо, насколько больше они могли бы сделать и насколько они отстают от эталонного теста. Метод, который мы используем для количественной оценки неудовлетворенности (несчастья) алгоритма, — это..
Функции потерь разгаданы
Часть 1: Введение
Функция потерь является важнейшим компонентом нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. Функция потерь в нейронных сетях — это математическая функция, которая сравнивает прогнозируемый результат сети и истинный результат (метку). Разница между этими двумя значениями представляет собой ошибку или потерю. Целью обучения нейронной сети является минимизация значения функции потерь путем корректировки весов и смещений, тем самым обеспечивая хорошее соответствие..
Глубокое погружение в функции потерь
Функции потерь - это мозг любой обучающей системы
В этом сообщении блога мы обсудим функции потерь, параметр θ и различные типы функций потерь. Я многому научился, исследуя эту тему, и надеюсь, что вы почувствуете то же самое. Без лишних слов, давайте начнем с функции потерь.
Проще говоря, цель функции потерь - найти разницу или отклонение между фактической истинностью значения и предполагаемым приближением того же значения.
Вышеупомянутое уравнение представляет собой..
