Cosa significa "Perdita di peso"?

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Il loss weighting è una tecnica usata per allenare i modelli di machine learning per migliorarne le prestazioni, soprattutto quando si ha a che fare con dati sbilanciati. In molte situazioni, alcune categorie di dati sono più comuni di altre. Questo squilibrio può far sì che il modello impari a prevedere meglio le classi più frequenti, mentre ha problemi con quelle meno comuni.

Per affrontare questo problema, il loss weighting assegna un'importanza diversa o "peso" a ogni classe durante l'allenamento. Quando un modello sbaglia su una classe rara, la penalità per quell'errore aumenta, il che incoraggia il modello a prestare più attenzione nell'imparare su quella classe. D'altro canto, gli errori nelle classi comuni potrebbero avere una penalità più leggera.

Usare questo metodo aiuta a bilanciare il processo di allenamento e permette al modello di diventare migliore nel riconoscere tutte le classi, non solo quelle più frequenti. Questo approccio è particolarmente utile in compiti come il rilevamento di oggetti, dove è importante riconoscere una varietà di oggetti. Concentrandosi sulle classi meno comuni, il loss weighting può portare a un modello che performa meglio in generale.