Как работает логарифмический закон накопления ошибок в компьютерных вычислениях?

Возможно, имелась в виду концепция логарифмической потери (лог-лосс) в машинном обучении. 12 Она указывает, насколько близка вероятность предсказания к соответствующему истинному значению (0 или 1 в случае двоичной классификации). 2

Принцип работы: чем больше прогнозируемая вероятность отклоняется от фактического значения, тем выше значение логарифма потерь. 2 Например, если для объекта 1-го класса предсказывают нулевую вероятность принадлежности к этому классу или, наоборот, для объекта 0-го класса — единичную вероятность принадлежности к классу 1, то ошибка равна бесконечности. 5 Таким образом, грубая ошибка на одном объекте сразу делает алгоритм бесполезным. 5

Модель с совершенными навыками имеет логарифм потерь, равным нулю. 2 Другими словами, идеальная модель предсказывает вероятность каждого наблюдения как фактическое значение. 2