Почему функция потерь не достигает нуля, хоть и стремится к нему?
Большой learning rate
Маленький learning rate
Данные неидеальны, их невозможно аппроксимировать с абсолютной точностью
Слишком мало примеров в обучающей выборке

Другие предметы Колледж Проблемы оптимизации и обучения моделей функция потерь learning rate данные неидеальны обучающая выборка аппроксимация данных машинное обучение оптимизация модели ошибки обучения анализ данных колледж Новый

Функция потерь в задачах машинного обучения измеряет, насколько хорошо модель предсказывает результаты на основе входных данных. Хотя цель обучения модели заключается в минимизации этой функции потерь, она может никогда не достигать нуля по нескольким причинам. Давайте разберем каждую из предложенных причин:

• Большой learning rate: Если learning rate (скорость обучения) слишком велик, модель может "перепрыгивать" минимум функции потерь. Это приводит к тому, что модель не может стабилизироваться на оптимальных значениях параметров, и функция потерь может колебаться, не достигая нуля.
• Маленький learning rate: Хотя маленький learning rate позволяет более точно подходить к минимуму функции потерь, он может привести к тому, что процесс обучения будет слишком медленным. В некоторых случаях, если модель не имеет достаточного количества итераций, она также может не достигнуть нуля.
• Данные неидеальны, их невозможно аппроксимировать с абсолютной точностью: Это одна из самых распространенных причин. В реальных данных всегда присутствует шум, выбросы и другие факторы, которые делают данные неидеальными. Даже если модель будет очень хорошо обучена, она не сможет предсказать результаты с абсолютной точностью, и функция потерь никогда не достигнет нуля.
• Слишком мало примеров в обучающей выборке: Если в обучающей выборке недостаточно примеров, модель может не успеть "научиться" всем закономерностям данных. Это может привести к переобучению или недообучению, что также может помешать достижению нуля в функции потерь.

Таким образом, функция потерь может стремиться к нулю, но из-за различных факторов, таких как шум в данных, выбор параметров обучения и количество примеров, она может никогда не достичь этого значения.