Hàm mất mát

Hàm mất mát, còn được gọi là hàm chi phí, là các phương trình toán học đo lường hiệu suất của thuật toán học máy. Hàm mất mát thường được viết dưới dạng hàm của đầu ra dự đoán của thuật toán và đầu ra mong muốn thực tế. Hàm mất mát tính toán lượng lỗi hoặc “mất mát” cho mỗi dự đoán.

Thông thường, mục tiêu của thuật toán học máy là giảm thiểu hàm mất mát để đạt được dự đoán chính xác hơn. Để đạt được điều này, đầu ra dự đoán hiện tại phải được điều chỉnh dựa trên sự khác biệt giữa đầu ra dự đoán và đầu ra mong muốn. Quá trình điều chỉnh đầu ra dự đoán cho mỗi lần lặp này được gọi là giảm độ dốc và là một kỹ thuật tối ưu hóa phổ biến được sử dụng trong học máy.

Loại hàm mất được chọn cho một thuật toán học máy cụ thể phụ thuộc vào vấn đề đang được giải quyết. Ví dụ, nhiệm vụ hồi quy yêu cầu hàm mất mát khác với nhiệm vụ phân loại. Các hàm mất mát thường được sử dụng bao gồm sai số bình phương trung bình, entropy chéo và mất bản lề.

Việc sử dụng hàm loss trong các thuật toán machine learning là một công cụ mạnh mẽ giúp điều chỉnh các dự đoán của máy nhằm phản ánh thực tế chính xác hơn. Việc lựa chọn và điều chỉnh cẩn thận hàm mất mát là điều cần thiết để đạt được hiệu suất tối ưu bằng thuật toán học máy.