A veszteségfüggvény (loss function) egy olyan matematikai függvény, amely a modell teljesítményét méri vagy értékeli egy adott feladaton. A mesterséges intelligencia területén a veszteségfüggvényeket gyakran használják az adatok alapján tanított modellek értékelésére és optimalizálására.
A veszteségfüggvény segít mérni azt, hogy mennyire közelít a modell kimenetei a várt kimenetekhez vagy címkékhez. Általában egy olyan összegzett értéket ad vissza, amely a kimenet és a várt kimenet közötti különbséget vagy hibát jelzi. A cél az, hogy a veszteség minimalizálása révén a modell kimenetei minél jobban illeszkedjenek a várt kimenetekhez.
A veszteségfüggvény kiválasztása függ a problémától és a modell típusától. Például, a regressziós feladatoknál gyakran a négyzetes hibát használják, amely a várt és a prediktált érték közötti különbség négyzetének átlaga. Osztályozási feladatoknál pedig gyakran alkalmazzák a keresztentrópiát vagy a logisztikus veszteséget, amelyek a prediktált osztályvalószínűségek és a valódi osztályok közötti különbséget mérhetik.
A veszteségfüggvény szerepe a modell tanítási folyamatában fontos, mivel a modell optimalizálása a veszteség minimalizálására törekszik. A gradiensdescent algoritmus és a hátrafelé terjeszkedés (backpropagation) segítségével a modell súlyait és paramétereit a veszteségfüggvény gradiense alapján frissítik, hogy a modell fokozatosan javítsa a teljesítményét a tanítási adatokon.
A veszteségfüggvények kiválasztása és megfelelő alkalmazása kulcsfontosságú a modell hatékony tanításához és a megfelelő predikciók kiszámításához. A megfelelő veszteségfüggvény kiválasztása a feladattól, a modell típusától és a várt kimenetektől függ.
A tenzorokat több dimenzióval és mérettel jellemezhetjük. Például egy 1D-s tenzor egy egyszerű vektor, amelyben az elemek egyetlen dimenzió mentén helyezkednek el. Egy 2D-s tenzor egy mátrix, amelyben az elemek egy sorok és oszlopok által definiált síkon helyezkednek el. További dimenziók hozzáadásával n-dimenziós tenzorokat is definiálhatunk.
A tenzorok a gépi tanulás és a neurális hálózatok területén különösen fontosak, mivel ezekben a rendszerekben az adatokat tenzorok formájában tárolják és manipulálják. Például, a képek RGB-csatornáinak (piros, zöld, kék) pixelértékei egy 3D-s tenzorként reprezentálhatók, ahol az egyes dimenziók a szélesség, a magasság és a csatornák száma.
A tenzorok fontos szerepet játszanak az adatok ábrázolásában és a számítási műveletek elvégzésében a gépi tanulás során. A tenzorokon végzett műveletek, mint például a szorzás, az összeadás vagy a konvolúció, lehetővé teszik az adatok manipulálását, a modell tanítását és a predikciók kiszámítását. A tenzorokkal való hatékony műveletek végzéséhez számos számítási könyvtár és keretrendszer áll rendelkezésre, például a TensorFlow vagy a NumPy.