Как функции потерь влияют на скорость и качество обучения нейронных сетей?

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

• Оценка эффективности модели. www.geeksforgeeks.org Функция потерь вычисляет разницу между ожидаемыми и фактическими результатами модели, оценивая её эффективность. www.geeksforgeeks.org
• Влияние на скорость обучения. neurohive.io www.geeksforgeeks.org Если скорость обучения слишком мала, то даже после длительного обучения нейронная сеть будет далека от оптимальных результатов. neurohive.io Если скорость обучения слишком высока, то сеть очень быстро выдаст ответы. neurohive.io
• Ускорение сходимости. habr.com Например, при использовании среднеквадратичного отклонения скорость компенсации ошибки тем выше, чем больше сама ошибка. www.mql5.com 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. www.mql5.com

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