Если у тебя если функция потерь то градиентный спуск работает, даже если нет учителя
А существуют такие функции потерь? У меня мозг заклинило когда попытался представить
Ну вопрос терминологии, contrastive learning например с учителем или без?
С учителе - это когда функция потерь выражена «численно», а не аналитически? А contrastive learning уже немного про другой аспект - когда функция (явно или неявно заданная) характеризует и степень попадания, и степень отклонения?
Я встречал обучение без учителя - это когда в функцию ошибки подают значение выхода сети, смещённое на награду (+ или - оценка действий). То есть, всё равно есть y_true, y_pred. Очень было бы интересно посмотреть на другие варианты функции потерь
Ну вот я хотел терминологию для себя зафиксировать, мне (сейчас, пока) кажется, что если подавали y_true, y_pred, то это с учителем
В целом мне кажется с учителем это если есть пары (X,y)
если у нас есть фактическая постоянная y_pred - это с учителем
А какой противоположный вариант? Аналитически заданная функция потерь?
Обсуждают сегодня