hàm mất mát câu

• Hàm mất mát cho phép chúng ta làm chính xác điều đó.
• Hàm mất mát có thể được viết đầy đủ như sau:
• Đây chính xác là hàm mất mát của Ridge Regression.
• Như vậy hàm mất mát (hàm mục tiêu) sẽ là negative log likelihood:
• Hàm mất mát của logistic regression có dạng sau:
• Thì hàm $L$ chính là hàm mất mát.
• Hàm mất mát trung bình sẽ là:
• Hàm mất mát (Loss Function)
• Có những hàm mất mát khác như một dựa trên giá trị tuyệt đối chứ không phải là bình phương.
• Các sai số bình phương trung bình là một ví dụ về những gì được gọi là hàm mất mát (loss function).
• Hàm mất mát (loss function) BERT chỉ xem xét dự đoán các giá trị bị che và bỏ qua dự đoán của các từ không bị che.
• Chạy K-means clustering nhiều lần với các center ban đầu khác nhau rồi chọn cách có hàm mất mát cuối cùng đạt giá trị nhỏ nhất.
• Nhìn vào biểu đồ biểu diễn hàm mất mát trên mỗi lần lặp bên dưới, chúng ta có thể thấy rõ sự mất mát đơn điệu giảm dần về mức tối thiểu.
• Để có thể điều chỉnh trọng số và độ lệch một cách thích hợp, chúng ta cần biết đạo hàm của hàm mất mát đối với các trọng số và độ lệch.
• Tuy nhiên, chúng ta có thể trực tiếp tính toán đạo hàm của hàm mất mát đối với trọng số và độ lệch vì phương trình của hàm mất mát không chứa trọng số và độ lệch.
• Tuy nhiên, chúng ta có thể trực tiếp tính toán đạo hàm của hàm mất mát đối với trọng số và độ lệch vì phương trình của hàm mất mát không chứa trọng số và độ lệch.
• Khi thực hiện huấn luyện mô hình BERT, Masked LM và Dự đoán câu tiếp theo (NSP) được huấn luyện cùng nhau, với mục tiêu tối giản hóa sự kết hợp hàm mất mát của hai chiến lược.