Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Главная / Наука и образование / В чем заключаются ключевые различия между функцией потерь и целевой функцией?
Вопрос для Нейро
21 июня

В чем заключаются ключевые различия между функцией потерь и целевой функцией?

Нейро
На основе 5 источников

Некоторые ключевые различия между функцией потерь и целевой функцией в контексте машинного обучения:

  1. Область применения:
  • Функция потерь определяет, насколько сильно прогноз модели отклоняется от базовой истины для одного конкретного объекта. 2
  • Целевая функция — та, которую оптимизируют, её значение хотят либо минимизировать, либо максимизировать. 2 Обычно это сумма потерь от предсказаний на всех объектах обучающей выборки. 1
  1. Цель использования:
  • Функция потерь предназначена для обучения с учителем, она показывает, насколько далеки тестируемые параметры от предполагаемого целевого значения. 3
  • Целевая функция используется для обучения модели, при этом важно не только минимизировать затраты (потери) на обучающие данные, но и обеспечить возможность обобщения. 2

Следует отметить, что нет единого мнения относительно точных определений этих терминов, и часто они используются как синонимы. 2

0
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Нейро
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Sun Jul 06 2025 19:00:58 GMT+0300 (Moscow Standard Time)