Le rôle des fonctions de perte dans les réseaux de neurones et l'apprentissage profond

La fonction de perte dans l'apprentissage profond est utilisée pour évaluer les performances des modèles de réseaux neuronaux. Dans les réseaux de neurones, il existe deux opérations mathématiques principales, à savoir la propagation vers l'avant et la rétro-propagation par descente de gradient. Quelle que soit l’opération, l’objectif du réseau neuronal est de minimiser la fonction de perte. En effet, la minimisation de la fonction de perte amène automatiquement le modèle de réseau neuronal à effectuer des prédictions plus précises.

Dans ce qui précède, nous avons découvert deux types d'opérations numériques des réseaux de neurones. La propagation vers l'avant fait référence au calcul de la sortie à partir d'un vecteur d'entrée, tandis que la rétropropagation et la descente de gradient sont utilisées pour améliorer les poids et les biais du réseau afin d'améliorer la précision des prédictions. Ces deux opérations fonctionnent ensemble pour permettre au réseau neuronal de s'optimiser en permanence et de faire des prédictions plus précises.

Généralement, les réseaux de neurones résolvent des tâches sans être explicitement programmés ni utiliser de règles spécifiques. En effet, ils atteignent un objectif général en minimisant une fonction de perte qui ne dépend pas de la tâche ou de l'environnement spécifique.

Par conséquent, nous devons avoir une compréhension plus approfondie de la fonction de perte afin de choisir correctement une fonction de perte appropriée pour résoudre divers problèmes.

3 principaux types de fonctions de perte dans les réseaux neuronaux

• Fonction de perte d'erreur quadratique moyenne
• Fonction de perte d'entropie croisée
• Pourcentage d'erreur absolu moyen

1. la fonction de perte est la somme des carrés des différences entre les entrées du vecteur prédit et le vecteur de vérité terrain réel.

2. Fonction de perte d'entropie croisée

La régression et la classification sont deux domaines populaires dans les réseaux feedforward. Dans les tâches de classification, nous devons traiter des prédictions probabilistes, ce qui nécessite que la sortie du réseau neuronal soit comprise entre 0 et 1. Pour mesurer l'erreur entre la probabilité prédite et l'étiquette réelle, nous utilisons la fonction de perte d'entropie croisée.

3. Pourcentage d'erreur absolue moyenne

Enfin, examinons la fonction de perte de pourcentage d'erreur absolue moyenne (MAPE). Cette fonction de perte n’a pas reçu beaucoup d’attention dans l’apprentissage profond. Dans la plupart des cas, nous l'utilisons pour mesurer les performances des réseaux de neurones dans les tâches de prévision de la demande.

Maintenant que vous connaissez la fonction de perte, n'oubliez pas les principes clés suivants lorsque vous utilisez la fonction de perte.

Principes d'utilisation des fonctions de perte

1. La fonction de perte mesure dans quelle mesure le modèle de réseau neuronal effectue une tâche spécifique. Pour améliorer un réseau de neurones, nous devons minimiser la valeur de la fonction de perte lors de l'étape de rétropropagation.

2. Lorsque vous utilisez des réseaux de neurones pour prédire des probabilités, utilisez uniquement la fonction de perte d'entropie croisée dans les tâches de classification.

3. Pour les tâches de régression, lorsque vous souhaitez que le réseau prédise des nombres continus, vous devez utiliser la fonction de perte d'erreur quadratique moyenne.

4. Nous utilisons la fonction de perte d'erreur en pourcentage absolu moyen lors de la prévision de la demande pour nous concentrer sur les performances du réseau pendant la formation.

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