আমি মেশিন লার্নিংয়ের কিছু প্রয়োজনীয় ধারণা সম্পর্কে একটি বিশ্বব্যাপী দৃষ্টিভঙ্গি পাওয়ার চেষ্টা করছি এবং আমি ভাবছিলাম যে ক্ষতির বিভিন্ন ধারণার (স্কোয়ারড, লগ, কব্জি, প্রক্সি ইত্যাদি) এর বিস্তৃত চিকিত্সা রয়েছে কিনা। লস ফাংশন শব্দার্থবিজ্ঞানের বিষয়ে জন ল্যাংফোর্ডের দুর্দান্ত পোস্টটির আরও বিস্তৃত, আনুষ্ঠানিক উপস্থাপনার ধারায় আমি কিছু ভাবছিলাম ।
উত্তর:
টিউটোরিয়াল জ্বালানি ভিত্তিক শেখার উপর LeCun এট দ্বারা। সেখানকার পথে আপনাকে একটি ভাল অংশ পেতে পারে। তারা বেশ কয়েকটি ক্ষতির ফাংশন বর্ণনা করে এবং এগুলি শক্তি ভিত্তিক মডেলগুলির জন্য তাদের "ভাল বা খারাপ" করে তোলে তা নিয়ে আলোচনা করে।
ক্ষতি ফাংশন সমস্যা দ্বারা দেওয়া হয়। এটা কিছু হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ব্যবহৃত সিপিইউ সময় এবং স্থানকেও শাস্তি দিতে পারেন।
শক্তিবৃদ্ধি শেখার ক্ষেত্রে, ক্ষতির ফাংশন একটি অজানা অ-অস্তিত্বমূলক ফাংশন। সমস্যা পরিবর্তন না করে আপনি এটির নতুন সংজ্ঞা দিতে পারবেন না।
আমি জানি এই প্রশ্নটি তারিখের ধরণের, তবে এটি বর্তমানে আমার আগ্রহী।
টোং জাং কর্তৃক " উত্তল ঝুঁকি মিনিমাইজেশনের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতিগুলির পরিসংখ্যানমূলক আচরণ এবং ধারাবাহিকতা " প্রবন্ধের ক্ষতির কার্যকারিতা এবং শ্রেণিবদ্ধ ধারাবাহিকতার বিষয়ে একটি খুব ভাল কাগজ ।