আমার মতে, এটি বিষয়গত এবং সমস্যা নির্দিষ্ট। ড্রাইভিং মেট্রিক হিসাবে আপনার মনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি যা আপনার ব্যবহার করা উচিত, কারণ এটি কীভাবে মডেলটিকে আরও ভাল করে ফোকাস করতে হবে সে সম্পর্কে আপনার সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
L1
উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি নিজের রিপোর্টে / আপনার মনিবকে ইত্যাদি সম্পর্কিত কোনও এফ 1-স্কোর রিপোর্ট করেন (এবং ধরে নিচ্ছেন তারা সত্যই এটির যত্ন নেয়) তবে সেই মেট্রিকটি ব্যবহার করা সার্থক হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এফ 1-স্কোর যথার্থতা গ্রহণ করে এবং অ্যাকাউন্টে প্রত্যাহার করে অর্থাত্ এটি আরও দুটি সূক্ষ্ম গ্রেডযুক্ত মেট্রিকের মধ্যে সম্পর্কের বর্ণনা দেয় ।
এই জিনিসগুলি একসাথে নিয়ে আসা, সাধারণ ক্ষতি ব্যতীত অন্য স্কিপগুলি সংক্ষিপ্ত করা ওভারভিউ এবং আপনার চূড়ান্ত মেট্রিক কীভাবে প্রশিক্ষণের পুনরাবৃত্তির উপর নির্ভর করে। এই সম্পর্ক সম্ভবত আপনাকে সমস্যার আরও গভীর অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে,
তবে বেশ কয়েকটি বিকল্পের চেষ্টা করা সবচেয়ে ভাল, তবে, বৈধতা হ্রাসের জন্য অনুকূলিতকরণ প্রশিক্ষণের জন্য দীর্ঘকাল চলতে পারে, যা শেষ পর্যন্ত উচ্চতর এফ 1-স্কোরও তৈরি করতে পারে । যথাযথতা এবং পুনরুদ্ধার কিছু স্থানীয় মিনিমা প্রায় দুলতে পারে, প্রায় স্থির F1-স্কোর উত্পাদন করে - যাতে আপনি প্রশিক্ষণ বন্ধ করবেন stop আপনি যদি খাঁটি ক্ষতির জন্য অনুকূল হয়ে থাকেন তবে আপনাকে আরও বেশি সময় প্রশিক্ষণের জন্য ক্ষতির পরিমাণে যথেষ্ট পরিমাণ ওঠানামা রেকর্ড করতে পারেন।
cross_entropyহয় তবে ক্ষতি হ'লMSEবা তার চেয়ে বেশি পছন্দনীয় প্রার্থীMAE। এই নিবন্ধটির মোড়ক আপ বিভাগ এবং পরিসংখ্যানগুলিতে এই পোস্টটি দেখুন ।