- Activation
- Derivative
- Loss
- LossGradient
- RegressionMetric
- ConfusionMatrix
- ConfusionMatrixMultilabel
- ClassificationMetric
- ClassificationScore
- PrecisionRecall
- ReceiverOperatingCharacteristic
Loss
Kayıp fonksiyonunun değerini hesaplar.
double vector::Loss(
|
Parametreler
vect_true/matrix_true
[in] Doğru değerlerin vektörü veya matrisi.
loss
[in] ENUM_LOSS_FUNCTION numaralandırmasından kayıp fonksiyonu türü.
axis
[in] ENUM_MATRIX_AXIS numaralandırmasından değer (AXIS_HORZ - yatay eksen, AXIS_VERT - dikey eksen).
...
[in] Yalnızca 'delta' ek parametresi Hubert kayıp fonksiyonu (LOSS_HUBER) tarafından kullanılabilir.
Geri dönüş değeri
double türü değer.
Hubert kayıp fonksiyonunda (LOSS_HUBER) 'delta' parametresi nasıl kullanılır?
double delta = 1.0;
|
Not
Bir sinir ağı, öğrenmedeki hatayı en aza indiren bir algoritma bulmayı amaçlar; işte burada kayıp fonksiyonu kullanılır.
Kayıp fonksiyonunun değeri, model tarafından öngörülen değerin gerçek değerden ne kadar saptığını gösterir.
Probleme bağlı olarak farklı kayıp fonksiyonları kullanılır. Örneğin, regresyon problemleri için "hataların karelerinin ortalaması (Mean Squared Error, MSE)" ve ikili sınıflandırma için "ikili çapraz entropi (Binary Cross Entropy, BCE)" kullanılır.
Hubert kayıp fonksiyonunu çağırma örneği:
vector y_true = {0.0, 1.0, 0.0, 0.0};
|