How PyTorch Loss Functions work?

Функции потерь в PyTorch работают, измеряя, насколько предсказанное значение близко к фактическому. www.geeksforgeeks.org Они выводят значение потери, которое говорит о производительности модели. www.geeksforgeeks.org

В PyTorch есть три типа функций потерь: классификации, регрессии и ранжирования. www.geeksforgeeks.org

Функции регрессии используются для задач, в которых имеют дело с непрерывными значениями, например, предсказание возраста или цен. www.geeksforgeeks.org Функции классификации — для задач с дискретными значениями, например, определение, является ли электронное письмо спамом или нет. www.geeksforgeeks.org Функции ранжирования используются, когда модель предсказывает относительные расстояния между входами, например, ранжирование продуктов по их релевантности на странице поиска в электронной коммерции. neptune.ai

Некоторые примеры функций потерь в PyTorch:

• L1-потеря (Mean Absolute Error, MAE) вычисляет среднее значение суммы абсолютных различий между предсказанными и фактическими значениями. www.geeksforgeeks.org Сначала вычисляются абсолютные различия между предсказанными и фактическими значениями, затем суммируются все значения, после чего берётся среднее для расчёта потери. www.geeksforgeeks.org L1-потеря в основном используется для задач регрессии и более устойчива к выбросам. www.geeksforgeeks.org
• L2-потеря (Mean Squared Error, MSE) вычисляет среднее значение квадратных различий между фактическими и предсказанными значениями. neptune.ai Чтобы повысить точность модели, нужно стараться уменьшить L2-потерю — идеальное значение — 0,0. neptune.ai
• CrossEntropyLoss вычисляет разницу между двумя распределениями вероятностей для предоставленного набора событий или случайных величин. neptune.ai Используется для расчёта оценки, которая summarizes среднее различие между предсказанными и фактическими значениями. neptune.ai Чтобы повысить точность модели, нужно стараться минимизировать оценку — оценка кросс-энтропии находится в диапазоне от 0 до 1, а идеальное значение — 0. neptune.ai

Выбор функции потерь зависит от задачи. www.slingacademy.com Например, для задач регрессии часто используют среднюю квадратичную ошибку (MSE), а для задач классификации — кросс-энтропию. neptune.ai