¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning?

Autor: | Última modificación: 17 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Una función de pérdidas en Deep Learning hace referencia a la forma de encontrar las equivocaciones cometidas en el procesamiento de los macrodatos en Deep Learning. En efecto, este proceso te ayudará a comprender cómo se comportan determinados procesos y conseguirá que los resultados arrojados y su respectiva esquematización sea mucho más efectiva.

Una vez te introduces en las redes neuronales profundas, estas te permiten encontrar automáticamente las características para abordar los problemas de data aprovechando la gran cantidad de datos disponibles.
Por esta razón, en el desarrollo de este post te explicamos qué es una función de pérdidas en Deep Learning, de manera que puedas comprender cómo emplear este tipo de función en el procesamiento de los macrodatos.

¿Qué es el Deep Learning?

Podemos definir qué es el Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo como un subcampo del Machine Learning, que soluciona el problema anterior de la elección de características. También se le llama aprendizaje jerárquico y aprende distintas representaciones de los datos que se introducen en un clasificador final. La magia está en que ya no necesitamos volvernos locos buscando las mejores características o atributos para cada problema, sino que esto lo hace automáticamente nuestro algoritmo.

Ahora, una vez te adentres en el mundo del Deep Learning, conocerás y entenderás cómo funcionan las redes neuronales (tradicionales, convolucionales y recurrentes), cómo entrenarlas, cómo tunearlas y cómo aplicarlas a diferentes tipos de problemas.

¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning?

La función de pérdidas en Deep Learning es la que nos indica cuánto nos hemos equivocado con nuestras predicciones.

Imagina que tenemos que adivinar cuánto cuesta una casa simplemente viendo una foto. Nuestra red tendría como entrada los píxeles de la foto y como salida un número indicando el precio.

Por ejemplo, digamos que queremos predecir el precio de esta casa:

¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning? 1

Imagina que estamos entrenando la red y que esta casa está dentro de nuestro conjunto de training. Cuando la imagen pasa hacia delante, se calcula una predicción, que es que vale 323.567€. La verdad es que la casa cuesta 600.000€, así que parece obvio que una función de pérdidas en Deep Learning adecuada podría ser:

¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning? 2

Es exactamente lo mismo que con un SVM o la regresión lineal, por ejemplo.

Dentro de una función de pérdidas en Deep Learning, las más comunes son:

  • Problemas de regresión:
    • Mean Squared Error
    • Mean Absolute Error
  • Problemas de clasificación:
    • Binary Cross-Entropy
    • Categorical Cross-Entropy

Veamos cómo se expresan cada una de ellas:

  • Mean Squared Error:
¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning? 3
  • Mean Absolute Error:
¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning? 4

 Función Sigmoide

# probamos la sigmoid
activation_function = tf.nn.sigmoid
learning_rate = 0.1
lr_decay = 1e-3
n_epochs = 10
batch_size = 128
train_network_decay_fnact(activation_function, learning_rate, lr_decay, batch_size, n_epochs)

[0] cost: 0.03613612315637044 lr: 0.0999
[1] cost: 0.006143541028071844 lr: 0.0998001
[2] cost: 0.0038131086578015163 lr: 0.0997002999
[3] cost: 0.0028054684328375525 lr: 0.0996005996001
[4] cost: 0.0022318459328672133 lr: 0.0995009990004999
[5] cost: 0.001871975824249896 lr: 0.0994014980014994
[6] cost: 0.0016054004276907258 lr: 0.0993020965034979
[7] cost: 0.0014098625009258598 lr: 0.09920279440699441
[8] cost: 0.001265944427151736 lr: 0.09910359161258742
[9] cost: 0.001140994936339601 lr: 0.09900448802097483
¡Entrenamiento finalizado!
Accuracy: 0.6705

¿Qué es una función de pérdidas en Deep Learning? 5

Aprende más sobre el Big Data

En este post, te hemos expuesto qué es y cómo se comporta una función de pérdidas en Deep Learning, de manera que ahora puedas comprender a qué se refiere y cuándo se utiliza. Sin embargo, este es un campo muy amplio y requiere de un estudio teórico y práctico más especializado.

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