Was bedeutet "Gewichtsverlust"?

Inhaltsverzeichnis

Loss-Wichtung ist eine Technik, die beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen eingesetzt wird, um deren Leistung zu verbessern, besonders wenn die Daten ungleichmäßig verteilt sind. Oft sind bestimmte Datenkategorien häufiger als andere. Dieses Ungleichgewicht kann dazu führen, dass das Modell besser vorhersagt, was bei den häufigeren Klassen passiert, während es bei den selteneren Schwierigkeiten hat.

Um dieses Problem anzugehen, wird bei der Verlustwichtung jeder Klasse während des Trainings eine unterschiedliche Bedeutung oder "Gewicht" zugewiesen. Wenn ein Modell einen Fehler bei einer seltenen Klasse macht, wird die Strafe für diesen Fehler erhöht, was das Modell dazu anregt, mehr Aufmerksamkeit auf das Lernen dieser Klasse zu richten. Im Gegensatz dazu können Fehler bei häufigen Klassen eine geringere Strafe haben.

Diese Methode hilft, den Trainingsprozess auszugleichen und ermöglicht es dem Modell, alle Klassen besser zu erkennen, nicht nur die häufigsten. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei Aufgaben wie der Objekterkennung, wo es wichtig ist, eine Vielzahl von Objekten zu erkennen. Durch den Fokus auf die weniger häufigen Klassen kann die Verlustwichtung zu einem Modell führen, das insgesamt besser abschneidet.