Verlustfunktionen im Maschninellen Lernen
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Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Verlustfunktionen als zentrale Komponente der Modelloptimierung im Maschinellen Lernen. Er analysiert zunächst Funktionen für die Regression und beleuchtet deren unterschiedliche Robustheit gegenüber Ausreissern, wie beim Vergleich von MSE und MAE. Anschliessend werden Ansätze für die Klassifikation behandelt, die von Maximum-Margin-Methoden wie dem Hinge-Verlust bis zu probabilistischen Modellen mittels Kreuzentropie reichen. Weiterhin werden kontrastive Verluste für das selbst-überwachte Lernen von Datenrepräsentationen durch den Vergleich ähnlicher und unähnlicher Datenpunkte erläutert. Zuletzt stellt der Artikel adversariale Verluste vor, die das kompetitive Training von Generative Adversarial Networks (GANs) ermöglichen. Der Text verdeutlicht, dass die Wahl der Verlustfunktion eine kritische Designentscheidung ist, die die Leistung, Robustheit und das Verhalten eines Modells massgeblich beeinflusst.
