Функции потерь влияют на производительность и точность моделей машинного обучения следующим образом: они количественно оценивают разницу между предсказанным выходом модели и фактическим желаемым выходом. 2 Более высокое значение потерь указывает на плохую производительность, то есть предсказания модели далеки от истины, в то время как более низкое значение потерь говорит о лучшей производительности, когда предсказания близко совпадают с реальными значениями. 2

Основная задача при обучении модели машинного обучения — минимизировать функцию потерь, тем самым оптимизируя параметры модели для получения максимально точных прогнозов. 2

Выбор подходящей функции потерь крайне важен, так как он напрямую влияет на способность модели эффективно обучаться на данных. 2 Он должен быть обусловлен не только типом задачи, но и характеристиками данных, а также конкретными целями и ограничениями проекта. 1