Как рассчитать потери при работе с большими объемами данных?

Возможно, имелись в виду функции потерь в машинном обучении, которые помогают оценить точность модели при работе с большими объёмами данных. www.reg.ru sky.pro

Общие потери можно посчитать как среднюю сумму потерь для всех обучающих данных. www.reg.ru Для этого полученные результаты сравнивают с заранее известными истинными метками. www.reg.ru Это позволяет определить, насколько хорошо или плохо выполняется прогноз для текущего обучающего примера. www.reg.ru

Некоторые функции потерь:

• Mean Squared Error (MSE). sky.pro Среднеквадратичная ошибка, наиболее распространённая функция потерь для регрессии. sky.pro Вычисляется как среднее квадратов разностей между предсказанными и истинными значениями. sky.pro
• Mean Absolute Error (MAE). sky.pro Средняя абсолютная ошибка, менее чувствительна к выбросам, чем MSE. 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

Также существуют специализированные функции потерь, разработанные для решения конкретных задач, например Triplet Loss (используется в задачах метрического обучения и распознавания лиц), Contrastive Loss (для сиамских нейронных сетей) и другие. sky.pro