Loss-Funktion
Die Loss-Funktion (oder Kostenfunktion) ist eine mathematische Funktion, die die Diskrepanz zwischen den Vorhersagen eines KI-Modells und den tatsächlichen Werten misst und das Modell während des Trainings anleitet, seine Parameter anzupassen.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Die Loss-Funktion ist ein zentraler Bestandteil des Trainingsprozesses von Machine-Learning-Modellen, insbesondere in neuronalen Netzen. Ihr Wert (die 'Loss') wird minimiert, indem die Modellparameter (Gewichte und Biases) iterativ angepasst werden. Ein niedrigerer Loss-Wert deutet auf eine bessere Modellleistung hin. Die Wahl der Loss-Funktion hängt stark von der Art des Problems ab (z.B. Klassifikation, Regression).
Synonyme / Tags
- Kostenfunktion
- Fehlerfunktion
- Objective Function
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