Xây dựng hàm thất thoát cho hiệu suất tối ưu trong học máy vi phân

Thứ năm - 13/06/2024 21:35
In ra
Đóng cửa sổ này

Trong học máy vi phân (differential machine learning), phương pháp luồng gradient ngẫu nhiên thường được sử dụng để tìm điểm "gần như cực tiểu" của hàm thất thoát (loss function), điều này tương ứng với việc tối ưu hóa thuật toán phân loại. Mặc dù hàm thất thoát đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình này, nhưng cho đến nay, cơ sở lý thuyết cho các hàm thất thoát vẫn chưa được phát triển đầy đủ. Bài báo này nhằm đóng góp vào việc xây dựng cơ sở lý thuyết cho hàm thất thoát, cung cấp một khung lý thuyết chi tiết và có hệ thống hơn để hỗ trợ việc phát triển các phương pháp tối ưu hóa và phân loại hiệu quả hơn. Chúng tôi cũng trình bày các phân tích về cách hàm thất thoát ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình và đề xuất một số cải tiến trong việc thiết kế và sử dụng hàm thất thoát để đạt được hiệu suất tối ưu. Những nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về bản chất của hàm thất thoát mà còn mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng học máy vi phân trong các bài toán thực tiễn. Qua đó, bài báo mong muốn góp phần nâng cao chất lượng và hiệu quả của các mô hình học máy hiện nay.

ABSTRACT:

In differential machine learning, the stochastic gradient flow method is often used to find the "nearminimum" point of the loss function, which corresponds to optimizing the classification algorithm. Despite the crucial role of the loss function in this process, its theoretical foundation has not been fully developed. This paper aims to contribute to the theoretical foundation of loss functions, providing a more detailed and systematic framework to support the development of more effective optimization and classification methods. We also present analyses on how the loss function impacts model performance and propose several improvements in the design and use of loss functions to achieve optimal performance. These studies not only help to better understand the nature of loss functions but also pave the way for new applications of differential machine learning in practical problems. Through this, the paper hopes to enhance the quality and efficiency of current machine learning models.

Keywords: loss function, differential machine learning, gradient flow.

Tác giả: Lê Bích Phượng

Tài liệu tham khảo: Khoa học cơ bản

Tạp chí điện tử Khoa học và Công nghệ QUI

Xây dựng hàm thất thoát cho hiệu suất tối ưu trong học máy vi phân