Функции потерь влияют на скорость и качество обучения нейронных сетей следующим образом:

• Оценка эффективности модели. 2 Функция потерь вычисляет разницу между ожидаемыми и фактическими результатами модели, оценивая её эффективность. 2
• Влияние на скорость обучения. 12 Если скорость обучения слишком мала, то даже после длительного обучения нейронная сеть будет далека от оптимальных результатов. 1 Если скорость обучения слишком высока, то сеть очень быстро выдаст ответы. 1
• Ускорение сходимости. 5 Например, при использовании среднеквадратичного отклонения скорость компенсации ошибки тем выше, чем больше сама ошибка. 4 При снижении ошибки падает и скорость её компенсации, что позволяет быстрее сходиться нейронной сети при больших ошибках и проводить более тонкую настройку при малых ошибках. 4

Выбор функции потерь зависит от специфики задачи, характеристик данных, а также конкретных целей и ограничений проекта. 3