Informazioni per "Funzione Obiettivo (loss)"

Informazioni di base

Titolo visualizzato	Funzione Obiettivo (loss)
Criterio di ordinamento predefinito	Funzione Obiettivo (loss)
Lunghezza della pagina (in byte)	4 620
ID namespace	0
ID della pagina	94
Lingua del contenuto della pagina	it - italiano
Modello del contenuto della pagina	wikitesto
Indicizzazione per i robot	Consentito
Numero di redirect a questa pagina	0
Conteggiata come una pagina di contenuto	Sì

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Creatore della pagina	Alesaccoia (discussione \| contributi)
Data di creazione della pagina	07:27, 5 mar 2024
Ultimo contributore	Alesaccoia (discussione \| contributi)
Data di ultima modifica	09:46, 2 gen 2025
Numero totale di modifiche	16
Numero totale di autori diversi	5
Numero di modifiche recenti (negli ultimi 90 giorni)	0
Numero di autori diversi recenti	0

Template incluso (1)	Template utilizzato in questa pagina: Template:Template concetto (visualizza wikitesto)

Descrizione	Contenuto
Titolo della pagina: (`title`) This attribute controls the content of the `<title>` element.	Loss Function
Title mode (`title_mode`) Ulteriori informazioni	append
Article description: (`description`) This attribute controls the content of the `description` and `og:description` elements.	La Loss Function, o funzione di costo, misura la discrepanza tra la stima di un algoritmo di Machine Learning e l'output atteso. Questo articolo spiega i diversi tipi di Loss Function, tra cui Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy e Binary Cross Entropy (BCE), con esempi pratici in Python.
Article image: (`image`) This attribute controls the content of the `og:image` element. This image is mostly displayed as a thumbnail on social media.	Uploaded_file.png
Parole chiave: (`keywords`) This attribute controls the content of the `keywords` and `article:tag` elements.	machine learning apprendimento automatico reti neurali deep learning funzione di costo funzione di perdita errore quadratico medio entropia incrociata binary cross entropy regressione classificazione

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