Как рассчитать функцию потерь в машинном обучении?

Функция потерь в машинном обучении вычисляет, насколько хорошо работает модель, сравнивая то, что она прогнозирует, с фактическим значением, которое она должна выдать. helenkapatsa.ru Если прогнозируемое значение (Ypred) очень далеко от истинного (Yi), значение потерь будет высоким, и наоборот, если оба значения почти одинаковы, значение потерь будет низким. helenkapatsa.ru

Некоторые функции потерь и способы их расчёта:

• Mean Squared Error (MSE). sky.pro builtin.com Среднеквадратичная ошибка, наиболее распространённая функция потерь для регрессии. sky.pro Вычисляется как среднее квадратов разностей между предсказанными и истинными значениями. sky.pro Формула: MSE = (1/n) |* Σ(yi – ŷi)². sky.pro
• Mean Absolute Error (MAE). sky.pro builtin.com Средняя абсолютная ошибка, менее чувствительна к выбросам, чем MSE. sky.pro Формула: MAE = (1/n) |* Σ|yi – ŷi|. sky.pro
• Huber Loss. sky.pro Гибридная функция, сочетающая свойства MSE и MAE, устойчивая к выбросам. sky.pro
• Log-Cosh Loss. sky.pro Логарифм гиперболического косинуса ошибки, дифференцируемая альтернатива MAE. sky.pro Формула: L(y, ŷ) = Σ log(cosh(ŷi – yi)). sky.pro

Также существуют специализированные функции потерь, разработанные для решения конкретных задач, например: Triplet Loss, Contrastive Loss, Dice Loss и другие. sky.pro