XATOLIK FUNKSIYALARI MASHINANI O'QITISH TIZIMLARIDA: MSE, CROSS-ENTROPY VA ZAMONAVIY YONDASHUVLAR
Keywords:
Kalit so'zlar: xatolik funksiyalari, o'rtacha kvadratik xatolik, kross-entropiya, mashinani o'qitish, chuqur neyron tarmoqlari, optimallashtirish, gradient tushish, regressiya, tasniflash.Abstract
ANNOTATSIYA: Ushbu maqola zamonaviy mashinani o'qitish tizimlarida va
chuqur neyron tarmoqlarida xatolik funksiyalarining keng qamrovli tadqiqotini taqdim
etadi. Xatolik funksiyalari o'qitish jarayonining asosiy komponenti bo'lib, model
parametrlarini optimallashtirish yo'nalishini belgilaydi. Ishda klassik xatolik
funksiyalari, jumladan, o'rtacha kvadratik xatolik va kross-entropiya, shuningdek, turli
mashinani o'qitish vazifalar uchun zamonaviy modifikatsiyalar va ixtisoslashtirilgan
funksiyalar batafsil ko'rib chiqiladi. Xatolik funksiyalarining matematik
xususiyatlariga, ularning optimallashtirish jarayoniga ta'siriga va muayyan vazifalar
uchun mos funksiyani tanlashning amaliy jihatlariga alohida e'tibor qaratiladi. Turli
xatolik funksiyalarining raqamli barqarorligi, chetga chiqishlarga sezgirligi va
yaqinlashish tezligi masalalari o'rganiladi. Regressiya, tasniflash, segmentatsiya va
generativ modellashtirish vazifalarida turli funksiyalarning samaradorligiga qiyosiy
tahlil taqdim etiladi. Ish shuningdek, adaptiv xatolik funksiyalari va ko'p vazifali
o'qitishni o'z ichiga olgan zamonaviy tendentsiyalarni qamrab oladi.
References
Foydalanilgan Adabiyotlar
1. Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep Learning. Chuqur O‘rganish. MIT
Press tomonidan nashr etilgan fundamental darslik.
2. Bishop CM. Pattern Recognition and Machine Learning. Naqshlarni Tanib Olish va
Mashinada O‘rganish. Springer nashriyoti tomonidan chiqarilgan klassik manba.
3. Ng AY. Feature Selection, L-one regularization, and support vector machines.
Xususiyatlarni Tanlash, L-bir regulyarizatsiya va Qo‘llab-Quvvatlash Vektor
Mashinalari. Mashinada O‘rganish Jurnali.
4. Kingma DP, Welling M. Auto-Encoding Variational Bayes. Avto-Kodlash
Variatsion Bayes. Xalqaro O‘rganish Vakilliklari Konferensiyasi materiallari.
5. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical
Image Segmentation. U-Net: Biomedikal Tasvir Segmentatsiyasi Uchun
Konvolyutsion Tarmoqlar. Tibbiy Tasvirlar Bo‘yicha Xalqaro Konferensiya
materiallari.
6. Lin TY, Goyal P, Girshick R, He K, Dollár P. Focal Loss for Dense Object
Detection. Zich Ob’ektni Aniqlash Uchun Focal Loss. Xalqaro Kompyuter Ko‘rish
Konferensiyasi materiallari.
7. Reddi S J, Hande SS, Sreepathi S. A Comprehensive Study of Loss Functions for
Deep Learning. Chuqur O‘rganish Uchun Xatolik Funksiyalarining Keng Qamrovli
Tadqiqoti. Neyron Hisoblash Jurnali.
8. Hadsell R, Chopra S, LeCun Y. Dimensionality Reduction by Learning an Invariant
Mapping. Invariant Xaritalashni O‘rganish Orqali O‘lchamni Qisqartirish.
Kompyuter Ko‘rish Konferensiyasi materiallari.
9. Hinton GE, Salakhutdinov R R. Reducing the Dimensionality of Data with Neural
Networks. Neyron Tarmoqlar Yordamida Ma’lumotlar O‘lchamini Qisqartirish.
Science Jurnali.
