Maşın öyrənməsi (ML) və dərin öyrənmə (DL) müxtəlif dünyasında itki funksiyaları modellərin effektiv təlimində mühüm rol oynayır. Onlar proqnozlaşdırılan nəticələrlə faktiki məlumatlar arasındakı fərqi minimuma endirməklə alqoritmləri tənzimləməyə və zamanla təkmilləşdirməyə kömək edən istiqamətləndirici işıqlar kimi xidmət edir. Zərərli funksiyaların çoxluğu arasında kontrast itkisi və yenidənqurma itkisi unikal tətbiqləri və faydaları ilə xüsusilə diqqəti cəlb edir. Bu məqalə bu itkilərin nə olduğunu, necə fərqləndiyini və ML-də harada tətbiq edildiyini izah edir.
Kontrastiv Zərər: Əsaslar və Tətbiq
Kontrast itkisi oxşarlıq öyrənmə və ya metrik öyrənmə üçün əsasdır. O, öyrənməyə diqqət yetirir embeddings və ya nümunələr arasında oxşarlıqları və ya fərqlilikləri əks etdirən məlumatların təqdimatı. Kontrastiv itkilərin arxasında duran əsas prinsip, oxşar əşyaların öyrənilən məkanda yaxınlaşmasını təmin etməkdir, eyni zamanda bir-birinə bənzəməyən əşyalar bir-birindən uzaqlaşdırılır.
Tərif: Daha rəsmi şəkildə, kontrast itkisi bir cüt nümunə üçün müəyyən edilə bilər. Nümunələr oxşardırsa, itki onların təmsilləri arasındakı məsafəni minimuma endirmək məqsədi daşıyır. Əksinə, nümunələr bir-birinə bənzəmirsə, bu, üst-üstə düşmənin qarşısını almaq üçün bufer zonası kimi çıxış edən bir marja ilə onların məsafəsini maksimuma çatdırmağı hədəfləyir.
Tətbiqlər: Bu itki funksiyası alqoritmin müxtəlif şəxslərin üzlərini ayırmağı öyrənməli olduğu üz tanıma kimi tapşırıqlarda və ya məqsədin normalı anormal nümunələrdən aydın şəkildə ayırmaq olduğu anomaliyaların aşkarlanmasında geniş istifadə olunur.
Yenidənqurma İtkisi: Əsaslar və Tətbiq
Digər tərəfdən, yenidənqurma itkisi [unnəzarətsiz öyrənmə] üçün mühüm əhəmiyyət kəsb edir(https://cloud.google.com/discover/what-is-unsupervised-learning#:~:text=Unsupervised%20learning%20in%20artificial% 20intelligence,istənilən%20açıq%20guidance%20və ya%20təlimat). Nəzarətsiz şəkildə effektiv məlumat kodlamasını öyrənən %20xüsusi,nümayəndəlik%20back%20to%20 və%20şəkil. Bu itki funksiyası kodlaşdırıldıqdan və deşifrə edildikdən sonra modelin çıxışının orijinal giriş məlumatlarını nə qədər yaxşı bərpa edə biləcəyini ölçür.
Tərif: O, ilkin daxiletmə ilə onun yenidən qurulmuş versiyası arasındakı uyğunsuzluğu kəmiyyətlə müəyyən edir, tez-tez davamlı məlumat üçün orta kvadrat xəta (MSE) kimi ölçülərdən istifadə edir və ya çarpaz entropiya itkisi kateqoriyalı məlumatlar üçün. Məqsəd bu uyğunsuzluğu minimuma endirmək, giriş məlumatlarının əsas xüsusiyyətlərini tuta və təkrarlaya bilən bir modelə gətirib çıxarmaqdır.
Tətbiqlər: Ölçülərin azaldılması və ya xüsusiyyətlərin öyrənilməsi üçün istifadə edilən avtomatik kodlayıcılar yenidənqurma itkisinə çox etibar edirlər. O, həmçinin təlim məlumatlarına bənzəyən yeni məlumat nümunələrinin yaradılmasına yönəldilmiş generativ modellərdə də istifadə olunur.
Kontrastiv Zərər və Yenidənqurma İtkisi: Əsas Fərqlər
Həm kontrast itkisi, həm də yenidənqurma itkisi maşın öyrənməsinin ayrılmaz hissəsi olsa da, onların əsas prinsipləri, tətbiqləri və nəticələri əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir:
1. Obyektiv Fokus:
-
Kontrastiv Zərər: Yerləşdirmə məkanında məlumat nöqtələrinin nisbi yerləşdirilməsini vurğulayaraq, oxşarlığa əsaslanan nümunələr arasında fərq qoymağı hədəfləyir.
-
Yenidənqurma itkisi: Kodlaşdırma-deşifrələmə prosesi vasitəsilə məlumatın qorunmasını vurğulayaraq, orijinal məlumatın yenidən yaradılmasının düzgünlüyünə diqqət yetirir.
2. İstifadə Konteksti:
-
Kontrastiv Zərər: Əsasən nəzarət edilən və ya məlumat nümunələri (oxşar və ya oxşar olmayan) arasında əlaqələrin vacib olduğu yarı-nəzarət edilən parametrlərdə istifadə olunur.
-
Yenidənqurma itkisi: Məqsədin açıq etiketlər olmadan məlumatların əsas strukturunu anlamaq və ya tutmaq olduğu nəzarətsiz öyrənmə ssenarilərində ümumidir.
3. Proqramlar:
-
Kontrastiv Zərər: Müxtəlif siniflər və ya kateqoriyalar arasında incə dənəli ayrı-seçkilik tələb edən tətbiqlərdə, məsələn, üz yoxlama sistemlərində vacibdir.
-
Yenidənqurma itkisi: Generativ modellər kimi orijinal məlumat paylanmasını təqlid edən verilənlərin sıxılması, denoizə edilməsi və ya yeni məlumat nümunələrinin yaradılmasına yönəlmiş tapşırıqlar üçün mərkəzidir.
Nəticə
Kontrastiv itki və yenidənqurma itkisi arasındakı nüansları başa düşmək maşın öyrənmə modellərinin necə öyrəndiyi və uyğunlaşdığına dair dəyərli fikirlər təklif edir. Bu itki funksiyalarından lazımi şəkildə istifadə etməklə, praktikantlar öz modellərini xüsusi tapşırıqlara uyğunlaşdıra bilərlər – istər mürəkkəb nümunələr arasında fərq qoymaq, istərsə də məlumatların mahiyyətini səmərəli şəkildə ələ keçirmək və təkrar istehsal etmək. ML inkişaf etməyə davam etdikcə, bu cür hədəflənmiş itki funksiyalarının tədqiqi və tətbiqi daha mürəkkəb və bacarıqlı alqoritmlərin hazırlanmasında əsas sürücü olaraq qalacaq.
