हानि फ़ंक्शन, जिसे लागत फ़ंक्शन के रूप में भी जाना जाता है, एक गणितीय फ़ंक्शन है जो पूर्वानुमानित आउटपुट और सही आउटपुट के बीच अंतर को मापता है। यह एक उपाय है कि एक विशिष्ट समस्या के परिणाम की भविष्यवाणी करने के मामले में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। नुकसान फ़ंक्शन का लक्ष्य मॉडल के इष्टतम पैरामीटर को ढूंढना है जो अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर को कम करता है। हानि फ़ंक्शन का चुनाव समस्या के हल होने और आउटपुट के प्रकार की भविष्यवाणी पर निर्भर करता है। हानि कार्यों के सामान्य उदाहरणों में माध्य चुकता त्रुटि, क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि और हिंज हानि शामिल हैं।
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