В чем заключается роль функции потерь в процессе оптимизации нейронной сети?

Роль функции потерь в процессе оптимизации нейронной сети заключается в том, что она количественно оценивает, насколько предсказания модели отклоняются от фактических значений. sky.pro

Это метрики, позволяющие алгоритму понять, насколько он ошибается и в каком направлении нужно корректировать свои параметры. sky.pro

Минимизируя функцию потерь, нейронная сеть учится делать более точные прогнозы с течением времени. www.easiio.com Когда значение функции потерь уменьшается, модель улучшается — её предсказания становятся более точными относительно реальных данных. sky.pro

Кроме того, правильно выбранная функция потерь может повысить скорость и стабильность сходимости, что приводит к лучшей общей производительности и обобщению модели на невидимых данных. www.easiio.com

В контексте глубокого обучения функции потерь определяют, каким образом информация о качестве предсказаний распространяется через слои нейронной сети в процессе обратного распространения ошибки. sky.pro