Loss là gì?

Loss trong học máy (machine learning) là một con số cho thấy dự đoán (prediction) của mô hình (model) tồi tệ như thế nào đối với một mẫu (example) duy nhất. Nếu dự đoán của mô hình là hoàn hảo thì loss bằng 0, nếu không loss còn lớn hơn. Mục tiêu của việc huấn luyện (training) một mô hình (model) là tìm ra một tập hợp các trọng số (weight) và độ lệch (bias) có loss trung bình thấp trên tất cả các mẫu. Ví dụ: trong hình cho thấy mô hình loss cao ở bên trái và mô hình loss thấp ở bên phải. Lưu ý những điều sau về hình:

• Các mũi tên thể hiện loss.
• Các đường màu xanh lam đại diện cho các dự đoán.

Lưu ý rằng các mũi tên ở ô bên trái dài hơn nhiều so với các mũi tên ở ô bên phải. Rõ ràng, đường (line) trong đồ thị bên phải là một mô hình dự đoán tốt hơn nhiều so với đường trong đồ thị bên trái.