¿Es lo mismo objetivo y función?

El concepto biológico de aptitud se define como éxito reproductivo. En términos darwinianos , la frase se entiende mejor como "Supervivencia de la forma que dejará la mayor cantidad de copias de sí misma en generaciones sucesivas".

selección natural cuantificada mediante una medida llamada aptitud darwiniana o aptitud relativa. La aptitud en este sentido es la probabilidad relativa de que se reproduzca una característica hereditaria; es decir, el grado de aptitud es una medida de la eficiencia reproductiva de la característica.

Supervivencia del más apto , término que se hizo famoso en la quinta edición (publicada en 1869) de El origen de las especies del naturalista británico Charles Darwin, que sugería que los organismos mejor adaptados a su entorno son los que tienen más éxito en sobrevivir y reproducirse.

Una función de aptitud es un tipo particular de función objetivo que se utiliza para resumir, como una única figura de mérito, qué tan cerca está una solución de diseño dada de lograr los objetivos establecidos. Las funciones de aptitud se utilizan en programación genética y algoritmos genéticos para guiar las simulaciones hacia soluciones de diseño óptimas.

Los dos son diferentes pero están relacionados: no puede haber rol sin objetivo , pero eso es sólo una generalización. Más detalladamente, el objetivo debe ser un posible resultado del rol , pero el posible resultado no debe confundirse con el resultado real.

Los términos funciones de costo y pérdida casi tienen el mismo significado. … La función de costo se calcula como un promedio de funciones de pérdida . La función de pérdida es un valor que se calcula en cada caso. Entonces, para un solo ciclo de entrenamiento, la pérdida se calcula varias veces, pero la función de costo solo se calcula una vez.

La función de pérdida (o error) es para un único ejemplo de entrenamiento, mientras que la función de costo abarca todo el conjunto de entrenamiento (o mini lote para el descenso de gradiente de mini lote). Generalmente las funciones de costo y pérdida son sinónimas, pero la función de costo puede contener términos de regularización además de la función de pérdida .

¿La función de pérdida y la función de costo son iguales ? Sí, la función de costo y la función de pérdida son sinónimas y se usan indistintamente, pero son "diferentes". Una función de pérdida / función de error es para un único ejemplo/entrada de entrenamiento. Una función de costo , por otro lado, es la pérdida promedio en todo el conjunto de datos de entrenamiento.

Es un método para evaluar qué tan bien un algoritmo específico modela los datos dados. Si las predicciones se desvían demasiado de los resultados reales, la función de pérdida arrojaría un número muy grande. Gradualmente, con la ayuda de alguna función de optimización, la función de pérdida aprende a reducir el error en la predicción.

Funciones de pérdida en el aprendizaje profundo: descripción general

• Función de pérdida de regresión.
• Error medio cuadrado.
• Pérdida por error logarítmico cuadrático medio.
• Pérdida media absoluta por error.
• Función de pérdida de clasificación binaria.
• Pérdida de entropía cruzada binaria.
• Pérdida de bisagra.
• Función de pérdida de clasificación de clases múltiples.