📉 Loss Functions Overview - Model Training के लिए ज़रूरी (हिंदी में)
Loss Function यह तय करता है कि हमारा deep learning model prediction में कितनी गलती कर रहा है। Model training के दौरान यही function optimizer को guide करता है ताकि वो weights को update कर सके।
🔹 Loss Function क्या है?
Loss function एक mathematical formula है जो यह बताता है कि prediction और actual value के बीच कितना अंतर है। यह जितना छोटा होगा, model उतना अच्छा समझा जाता है।
Loss Function training के दौरान हर iteration में calculate होता है और optimizer इसे minimize करने की कोशिश करता है।
🔸 Mean Squared Error (MSE)
यह regression problems में सबसे आम loss function है। यह prediction error को square करता है ताकि बड़े errors को penalize किया जा सके।
MSE = (1/n) * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²
Use: Continuous output prediction (जैसे price, temperature)
🔹 Binary Cross-Entropy
Binary classification problems के लिए loss function जो actual class और predicted probability के बीच की दूरी मापता है।
Loss = - [y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p)]
Use: Logistic regression, binary classifiers
🔸 Categorical Cross-Entropy
यह multi-class classification problems में उपयोग होता है जहाँ output multiple categories में से एक होती है।
Softmax output के साथ उपयोग होता है।
🔹 Hinge Loss
यह SVM (Support Vector Machine) models के लिए इस्तेमाल होता है।
Loss = max(0, 1 - y * ŷ)
Use: SVM classifiers
📊 Comparison Table of Loss Functions
| Loss Function | Use-case | Model Type |
|---|---|---|
| MSE | Regression | Linear/Deep Regression |
| Binary Cross-Entropy | Binary Classification | Logistic Regression, Neural Nets |
| Categorical Cross-Entropy | Multi-Class Classification | Softmax Output Layers |
| Hinge Loss | Classification (SVM) | Support Vector Machines |
✅ निष्कर्ष
Loss Functions deep learning model को बेहतर बनाने की दिशा दिखाते हैं। सही loss function का चयन model की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
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