Функция потерь - это показатель, который используется для оценки качества работы нейронной сети. Она позволяет определить, насколько хорошо модель выполняет поставленную перед ней задачу. Целью функции потерь является минимизация ошибки между предсказанными значениями и истинными данными.
Функция потерь вычисляется на основе разницы между предсказанным значением и истинным значением для каждого обучающего образца. Чем меньше значение функции потерь, тем лучше модель способна предсказывать результаты.
Существует разнообразие функций потерь, которые могут применяться в нейронных сетях в зависимости от характера задачи. Например, для задачи классификации часто используется функция потерь кросс-энтропии, а для задачи регрессии - функция потерь среднеквадратичной ошибки.
Выбор подходящей функции потерь играет важную роль в обучении нейронных сетей. Она напрямую влияет на способность модели к обобщению и ее точность в предсказании результатов. Поэтому важно тщательно подбирать функцию потерь в зависимости от поставленной задачи и особенностей данных.