18 февр. 2020 г. · Данная функция стремится приблизить распределение прогноза сети к целевому, штрафуя не только за ошибочные предсказания, но и за неуверенные.

25 июл. 2018 г. · Функция потерь измеряет «насколько хороша» нейронная сеть в отношении данной обучающей выборки и ожидаемых ответов. Она также может зависеть от ...

18 мар. 2021 г. · В рамках данной статьи мы рассмотрим три функции потерь для нейронных сетей, решающих регрессионные задачи. Среднеквадратичная ошибка (MSE) — о ...

14 апр. 2021 г. · Эта функция эффективно наказывает нейронную сеть за Ошибки (Error) двоичной классификации. Давайте посмотрим, как она выглядит.

Таким образом, даже для выпуклой ℓ функция потерь L^m нейронной сети не обязана быть выпуклой функцией весов. У невыпуклых функций могут быть минимумы, не явля ...

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

Функция потерь это то, что придает процессу тренировки какой-либо смысл. На ее основе вычисляются вектора ошибок на последних слоях, которые затем пропагируются ...

26 мар. 2018 г. · Минимумы функции потерь в нейронной сети формируют кластер в сравнительно небольшом подпространстве весов. · Для правильно обученных глубоких ...

Функция представляет математическую формулировку критерия качества обучения ИНС и значительно влияет на время обучения и достижимую точность решения поставленн ...