Definition
También conocida como función de costo o error, la función de pérdida proporciona un valor escalar que indica qué tan bien está desempeñándose el modelo. Durante el entrenamiento, los algoritmos de optimización utilizan este valor para calcular los gradientes y actualizar los parámetros del modelo con el fin de reducir el error.
Summary
Una función matemática que cuantifica la diferencia entre los valores predichos y los valores objetivo reales durante el entrenamiento.
Key Concepts
- Retropropagación
- Cálculo del Gradiente
- Optimización
- Métrica de Error
Use Cases
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje supervisado
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Ajuste de hiperparámetros
Code Example
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