Loss Function / Hàm Mất mát

📖 Loss Function

Definition (English):

A loss function (also called cost function or objective function) is a method of evaluating how well an algorithm models a given data. If the predictions deviate from the actual results, the loss function would output a higher number. Common loss functions include mean squared error (MSE) for regression, cross-entropy for classification, and contrastive loss for similarity learning. The goal of training is to minimize the loss function.

📖 Hàm Mất mát

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Hàm mất mát (còn gọi là hàm chi phí hoặc hàm mục tiêu) là phương pháp đánh giá thuật toán mô hình hóa dữ liệu đã cho tốt như thế nào. Nếu dự đoán lệch khỏi kết quả thực tế, hàm mất mát sẽ xuất số lớn hơn. Các hàm mất mát phổ biến bao gồm sai số bình phương trung bình (MSE) cho hồi quy, entropy chéo cho phân loại và hàm tương phản cho học tương đồng. Mục tiêu huấn luyện là cực tiểu hóa hàm mất mát.

📂 Phân loại: Math & Statistics