¿Qué significa "Pérdida de peso"?

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El ponderado de pérdida es una técnica que se usa en el entrenamiento de modelos de machine learning para mejorar su rendimiento, especialmente cuando se trata de datos desiguales. En muchas situaciones, algunas categorías de datos son más comunes que otras. Este desbalance puede hacer que el modelo aprenda a predecir mejor las clases más frecuentes, mientras que tiene problemas con las menos comunes.

Para solucionar este problema, el ponderado de pérdida asigna diferentes importancias o "pesos" a cada clase durante el entrenamiento. Cuando un modelo comete un error en una clase rara, la penalización por ese error se aumenta, lo que anima al modelo a prestar más atención a aprender sobre esa clase. Por otro lado, los errores en clases comunes pueden tener una penalización más ligera.

Usar este método ayuda a equilibrar el proceso de entrenamiento y permite que el modelo se vuelva mejor en reconocer todas las clases, no solo las más frecuentes. Este enfoque es especialmente útil en tareas como la detección de objetos, donde reconocer una variedad de objetos es importante. Al enfocarse en las clases menos comunes, el ponderado de pérdida puede llevar a un modelo que rinde mejor en general.