Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Eğitim kaybı (training loss), bir derin öğrenme modelinin eğitim verilerine ne kadar iyi uyduğunu değerlendirmek için kullanılır 3.
Eğitim kaybı, aşağıdaki adımlarla hesaplanır:
- Hata Toplamı: Eğitim setindeki her örnek için hataların toplamı alınır 3.
- Batch Sonrası Hesaplama: Bu işlem, her batch (veri alt kümesi) için yapılır 3.
Eğitim kaybı genellikle bir maliyet fonksiyonu kullanılarak hesaplanır ve bu fonksiyon, farklı şekillerde hatayı ölçer 3. Seçilen maliyet fonksiyonu, çözülen soruna ve kullanılan verilere bağlıdır 3. Örneğin, ikili sınıflandırma problemleri için çapraz entropi genellikle kullanılır 3.
Eğitim kaybının doğru bir şekilde hesaplanması için kullanılan araç ve yöntemlere bağlı olarak, daha spesifik bilgiler gerekebilir.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: