Die Rolle von Verlustfunktionen in neuronalen Netzen und Deep Learning

Die Verlustfunktion beim Deep Learning wird verwendet, um die Leistung neuronaler Netzwerkmodelle zu bewerten. In neuronalen Netzen gibt es zwei wesentliche mathematische Operationen, nämlich die Vorwärtsausbreitung und die Rückwärtsausbreitung mit Gradientenabstieg. Unabhängig von der Operation besteht das Ziel des neuronalen Netzwerks darin, die Verlustfunktion zu minimieren. Dies liegt daran, dass die Minimierung der Verlustfunktion automatisch dazu führt, dass das neuronale Netzwerkmodell genauere Vorhersagen trifft.

Oben haben wir zwei Arten von Zahlenoperationen neuronaler Netze kennengelernt. Vorwärtsausbreitung bezieht sich auf die Berechnung der Ausgabe anhand eines Eingabevektors, während Rückausbreitung und Gradientenabstieg verwendet werden, um die Gewichte und Verzerrungen des Netzwerks zu verbessern und so die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Diese beiden Vorgänge arbeiten zusammen, damit sich das neuronale Netzwerk kontinuierlich selbst optimieren und genauere Vorhersagen treffen kann.

Im Allgemeinen lösen neuronale Netze Aufgaben, ohne explizit programmiert zu werden oder bestimmte Regeln zu verwenden. Dies liegt daran, dass sie ein allgemeines Ziel erreichen, indem sie eine Verlustfunktion minimieren, die nicht von der spezifischen Aufgabe oder Umgebung abhängt.

Daher benötigen wir ein tieferes Verständnis der Verlustfunktion, um eine geeignete Verlustfunktion zur Lösung verschiedener Probleme richtig auswählen zu können.

3 Haupttypen von Verlustfunktionen in neuronalen Netzen

• Mittlere quadratische Fehlerverlustfunktion
• Kreuzentropieverlustfunktion
• Mittlerer absoluter prozentualer Fehler

1. Mittlerer quadratischer Fehlerverlustfunktion (MSE) Der Die Verlustfunktion ist die Summe der quadrierten Differenzen zwischen den Einträgen im vorhergesagten Vektor und dem tatsächlichen Grundwahrheitsvektor.

2. Kreuzentropieverlustfunktion

Regression und Klassifizierung sind zwei beliebte Bereiche in Feedforward-Netzwerken. Bei Klassifizierungsaufgaben müssen wir uns mit probabilistischen Vorhersagen befassen, was erfordert, dass die Ausgabe des neuronalen Netzwerks im Bereich von 0 bis 1 liegt. Um den Fehler zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit und der tatsächlichen Bezeichnung zu messen, verwenden wir die Kreuzentropieverlustfunktion.

3. Mittlerer absoluter prozentualer Fehler

Schließlich schauen wir uns die Verlustfunktion des mittleren absoluten prozentualen Fehlers (MAPE) an. Diese Verlustfunktion hat beim Deep Learning nicht viel Beachtung gefunden. In den meisten Fällen verwenden wir es, um die Leistung neuronaler Netze bei Bedarfsprognoseaufgaben zu messen.

Da Sie nun die Verlustfunktion kennen, erinnern Sie sich bitte an die folgenden Grundprinzipien bei der Verwendung der Verlustfunktion.

Grundsätze für die Verwendung von Verlustfunktionen

1. Die Verlustfunktion misst, wie gut das neuronale Netzwerkmodell eine bestimmte Aufgabe erfüllt. Um ein neuronales Netzwerk zu verbessern, müssen wir den Wert der Verlustfunktion während des Backpropagation-Schritts minimieren.

2. Wenn Sie neuronale Netze zur Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten verwenden, verwenden Sie bei Klassifizierungsaufgaben nur die Kreuzentropieverlustfunktion.

3. Wenn Sie möchten, dass das Netzwerk bei Regressionsaufgaben kontinuierliche Zahlen vorhersagt, müssen Sie die Funktion des mittleren quadratischen Fehlerverlusts verwenden.

4. Wir verwenden die durchschnittliche absolute prozentuale Fehlerverlustfunktion während der Bedarfsprognose, um uns während des Trainings auf die Leistung des Netzwerks zu konzentrieren.

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