Funkcje straty (loss functions) to miary używane w uczeniu maszynowym do oceny różnicy między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi danymi docelowymi. Funkcje straty pomagają modelowi dostosowywać swoje parametry w procesie trenowania tak, aby minimalizować błąd predykcji.
Rodzaje Funkcji Straty
Istnieje wiele różnych rodzajów funkcji straty, które są używane w zależności od rodzaju zadania uczenia maszynowego. Niektóre popularne funkcje straty to:
- Średni błąd kwadratowy (Mean Squared Error, MSE): Często używana w zadaniach regresji do mierzenia średniego kwadratowego błędu między przewidywaniami a rzeczywistymi wartościami.
- Entropia krzyżowa (Cross-Entropy): Stosowana w zadaniach klasyfikacji binarnej lub wieloklasowej, mierzy stopień niezgodności między przewidywaniami a rzeczywistymi etykietami.
- Funkcja straty logistycznej (Log Loss): Wykorzystywana w klasyfikacji binarnej, pomaga mierzyć, jak dobrze model oszacowuje prawdopodobieństwa przynależności do klasy.
- Funkcja Hinge (Hinge Loss): Często używana w maszynach wektorów nośnych (SVM) do klasyfikacji, pomaga minimalizować odległość między marginesem a próbkami danych.
Wybór Funkcji Straty
Wybór odpowiedniej funkcji straty zależy od rodzaju problemu i rodzaju modelu uczenia maszynowego. Dobrze dobrana funkcja straty może znacząco wpłynąć na skuteczność modelu i jego zdolność do generalizacji do nowych danych.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz