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. www.ultralytics.com

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

Некоторые другие преимущества важности функции потерь:

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

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