Perte au carré

La perte au carré est une fonction de perte qui peut être utilisée dans le paramètre d'apprentissage dans lequel nous prédisons une variable à valeur réelle y compte tenu d'une variable d'entrée x.

1. Comment calculer la perte au carré?
2. La perte L2 est-elle la même que la perte de mse?
3. Pourquoi une perte est-elle divisée par 2?
4. Est une perte d'erreur au carré aléatoire?

Comment calculer la perte au carré?

Comment calculer une perte d'erreur carrée moyenne? La perte d'erreur carré moyenne (MSE) est calculée en prenant la différence entre «y» et notre prédiction, puis carré ces valeurs. Nous prenons ces nouveaux nombres (car les carré), ajoutons tout cela ensemble pour obtenir une valeur finale, divisez enfin ce numéro à nouveau.

La perte L2 est-elle la même que la perte de mse?

La perte L2 est-elle la même que MSE (moyenne des erreurs au carré)? L2 L2 et MSE sont liés, mais pas les mêmes. L2 L2 est la perte pour chaque exemple, tandis que MSE est la fonction de coût qui est une agrégation de toutes les valeurs de perte dans l'ensemble de données.

Pourquoi une perte est-elle divisée par 2?

C'est simple. C'est parce que lorsque vous prenez la dérivée de la fonction de coût, qui est utilisée pour mettre à jour les paramètres pendant la descente de gradient, que 2 en puissance est annulée avec le multiplicateur, donc la dérivation est plus propre.

Est une perte d'erreur au carré aléatoire?

MSE est une fonction de risque, correspondant à la valeur attendue de la perte d'erreur au carré. Le fait que MSE soit presque toujours strictement positif (et non zéro) est due à un hasard ou parce que l'estimateur ne tient pas compte des informations qui pourraient produire une estimation plus précise.