Howtosignalprocessing
Kehilangan kuadrat adalah fungsi kerugian yang dapat digunakan dalam pengaturan pembelajaran di mana kami memprediksi variabel bernilai nyata yang diberikan variabel input x.
- Bagaimana Anda menghitung kerugian kuadrat?
- Adalah kerugian L2 sama dengan kerugian MSE?
- Mengapa kerugian dibagi dengan 2?
- Apakah kehilangan kesalahan kuadrat secara acak?
Bagaimana Anda menghitung kerugian kuadrat?
Bagaimana Anda menghitung kerugian kesalahan kuadrat rata -rata? Kerugian rata -rata kesalahan kuadrat (MSE) dihitung dengan mengambil perbedaan antara `y` dan prediksi kami, lalu persegi nilai -nilai tersebut. Kami mengambil angka -angka baru ini (kuadrat mereka), menambahkan semua itu bersama -sama untuk mendapatkan nilai akhir, akhirnya membagi angka ini dengan y lagi.
Adalah kerugian L2 sama dengan kerugian MSE?
Adalah kehilangan L2 sama dengan MSE (rata -rata kesalahan kuadrat)? Kehilangan L2 dan MSE terkait, tetapi tidak sama. Kerugian L2 adalah kerugian untuk setiap contoh, sementara MSE adalah fungsi biaya yang merupakan agregasi dari semua nilai kerugian dalam dataset.
Mengapa kerugian dibagi dengan 2?
Itu sederhana. Itu karena ketika Anda mengambil turunan dari fungsi biaya, yang digunakan dalam memperbarui parameter selama keturunan gradien, bahwa 2 dalam daya dibatalkan dengan 12 pengganda, sehingga derivasi lebih bersih.
Apakah kehilangan kesalahan kuadrat secara acak?
MSE adalah fungsi risiko, sesuai dengan nilai yang diharapkan dari kehilangan kesalahan kuadrat. Fakta bahwa MSE hampir selalu benar -benar positif (dan bukan nol) adalah karena keacakan atau karena estimator tidak memperhitungkan informasi yang dapat menghasilkan perkiraan yang lebih akurat.
