Почему функция потерь важна для обучения моделей машинного обучения?

Функция потерь важна для обучения моделей машинного обучения, потому что она даёт конкретную, количественно измеримую цель для процесса обучения. 1

Функция потерь измеряет разницу между предсказаниями модели и реальными значениями, полученными из обучающих данных. 1 Высокое значение потерь означает, что предсказания далеки от истины, а низкое — что близки к реальным значениям. 1

Некоторые другие преимущества важности функции потерь:

• Позволяет алгоритму понять, насколько он ошибается. 2 Функция потерь даёт возможность скорректировать параметры модели в нужном направлении. 2
• Формирует «ландшафт оптимизации». 2 Это гипотетическая поверхность, по которой алгоритм ищет оптимальные параметры. 2 Форма этой поверхности определяет, насколько эффективно модель сможет обучаться. 2
• Позволяет моделям изучать сложные паттерны из данных и решать сложные задачи. 1

Использование неправильной функции потерь может привести к неоптимальной работе модели даже при наличии достаточного количества данных и вычислительных ресурсов. 1