Cosa significa "Perdita di Wasserstein"?

Indice

La perdita di Wasserstein è un modo per misurare quanto siano diversi due set di dati. Aiuta in compiti dove vogliamo confrontare le previsioni con i risultati reali, tipo nella previsione.

Questa perdita non guarda solo se le previsioni sono giuste o sbagliate, ma anche quanto sono lontane dalla realtà. Questo significa che può dare una migliore sensazione di accuratezza in molte situazioni.

Usare la perdita di Wasserstein può migliorare i risultati nel machine learning, specialmente quando vogliamo stimare valori in modo preciso piuttosto che semplicemente classificarli. Ha mostrato prestazioni migliori rispetto ai metodi tradizionali, rendendola uno strumento utile per i modelli che lavorano con i dati delle serie temporali.