Was bedeutet "Wasserstein Verlust"?

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Wasserstein-Verlust ist eine Möglichkeit zu messen, wie unterschiedlich zwei Datensätze sind. Es hilft bei Aufgaben, wo wir Vorhersagen mit tatsächlichen Ergebnissen vergleichen wollen, wie zum Beispiel beim Forecasting.

Dieser Verlust schaut nicht nur, ob die Vorhersagen richtig oder falsch sind, sondern auch, wie weit sie danebenliegen. Das bedeutet, dass er in vielen Situationen ein besseres Gefühl für die Genauigkeit geben kann.

Wasserstein-Verlust kann die Ergebnisse im Machine Learning verbessern, besonders wenn wir Werte genau schätzen wollen, anstatt sie nur zu klassifizieren. Er hat eine bessere Leistung als traditionelle Methoden gezeigt und ist ein nützliches Werkzeug für Modelle, die mit Zeitreihendaten arbeiten.