Функция потерь

Материал из Documentation.

Функция потерь (Loss function) — математический способ измерить, насколько «плохо» работает модель машинного обучения в конкретный момент времени. Она вычисляет разницу между предсказанием алгоритма и реальным правильным ответом.

Если говорить просто: функция потерь переводит ошибку модели в числовой формат. Чем меньше значение этой функции, тем точнее работает модель.

Главная цель обучения любой модели машинного обучения — найти такие параметры (веса), при которых значение функции потерь будет минимально возможным.