Почему функции потери нейронной сети всегда положительны

Question

Я пытаюсь заполнить пробел в моих знаниях.При рассмотрении большинства функций потерь для нейронных сетей, таких как mse, mae, L1, L2, потеря всегда записывается как положительное значение.Что я не понимаю, почему?Разве функция потерь не должна иметь положительные или отрицательные значения для увеличения или уменьшения веса сети по мере необходимости?

Answer 1

Функции потерь, такие как функция среднеквадратичной ошибки (MSE), всегда дают положительные значения потерь.Они обычно показывают, насколько велика ошибка, а не где она сделана.

Предположим, что наша нейронная сеть - баскетболист.Его задача - бросить мяч в корзину.Если мяч падает слева от корзины, ошибка отрицательная.Но, если он падает вправо, ошибка положительная.Если он попадает в корзину, ошибка равна 0. При таком подходе использовались более ранние функции потерь.В этом случае MSE дает положительные потери и дает потери относительно того, что мяч не достиг корзины.Он не беспокоится о том, упал ли мяч справа или слева от корзины.