Was ist Verlustfunktion?

Kurz-Fakten

• Bei Klassifikation üblich: Cross-Entropy
• Bei Regression üblich: mittlerer quadratischer Fehler (MSE)
• MSE bestraft große Abweichungen überproportional stark
• Die Verlustfunktion ist nicht dasselbe wie die Bewertungskennzahl

Bedeutung in der Praxis

Der letzte Punkt ist praktisch bedeutsam: Trainiert wird gegen die Verlustfunktion, beurteilt wird gegen die fachliche Kennzahl. Wenn beide auseinanderlaufen, optimiert man an der Aufgabe vorbei – etwa bei sehr ungleich verteilten Klassen.

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