21 мая 2023 г. · Функции потерь Python являются важной частью моделей машинного обучения. Эти функции показывают, насколько сильно предсказанный моделью результ ...

14 апр. 2021 г. · Эта функция, по сути, вычислит, насколько хорошо работает наша модель, сравнив то, что модель прогнозирует, с фактическим значением, которое она ...

28 нояб. 2022 г. · Функция ошибок (часто называют функцией потерь, loss function) — это функция, которая позволяет оценить насколько полученный с помощью НС резул ...

Функции оценки, потерь, оптимизации – основы алгоритма Машинного Обучения. ... Функция потерь: кросс-энтропия, также называемая логарифмической функцией потерь.

У невыпуклых функций могут быть минимумы, не являющиеся глобальными, в которых может «застревать» градиентный спуск.

9 авг. 2019 г. · Основной результат, который даёт функция потерь — оценка того, насколько хорошо классификатор работает на обучающей выборке. Но мы помним, что ...

16 янв. 2024 г. · Функция потерь в контексте машинного обучения - это способ измерить, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим данным.

Виды функций потерь в задачах бинарной классификации образов: кусочно-линейная, логарифмическая, квадратичная, сигмоидная, экспоненциальная.

Функции потерь, порождающие оптимальные веса, зависящие от части выборки. Такой является кусочно-линейная функция потерь (или hinge loss). Она просто зануляется ...