Как работает логарифмический закон накопления ошибок в компьютерных вычислениях?

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

Принцип работы: чем больше прогнозируемая вероятность отклоняется от фактического значения, тем выше значение логарифма потерь. dzen.ru 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. alexanderdyakonov.wordpress.com Таким образом, грубая ошибка на одном объекте сразу делает алгоритм бесполезным. alexanderdyakonov.wordpress.com

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