Day: September 25, 2022

In the previous article, we had talked about the concept of Neural Network and how to manipulate weights and biases to get more accurate results based largely on finding the Loss function.

This is done by using the tool for assessing the general variance of the data set from its mean, which is called sum-of-sqaures, which is a statistical measure of deviation from the mean in the data set, which is shown by the equation:

The sum of the variance between the predictive values ​​and the real value is what we call the term sum of squares error, and this is done by squaring the difference by measuring its absolute value.

Through this study we can find accurate formulas for weights and biases that avoid as much as possible the loss of a job that could create a problem in reaching correct results.

Loss Function

كنا قد تحدثنا في المقال السابق عن مفهوم

وكيفية التعامل مع الأوزان Neural Network

والتحيزات للحصول على نتائج أكثر دقة تعتمد

Loss function بشكل كبير على العثور على

التي تعرقل الحصول على تلك النتائج ومعالجتها

بالشكل الصحيح ويتم ذلك باستخدام أداة تقييم التباين

العام لمجموعة البيانات من وسطها والتي

والتي تعتبر مقياس إحصائي sum-of-sqaures تسمى

للانحراف عن المتوسط في مجموعة البيانات

: والموضوح بالمعادلة

فحاصل التباين بين القيم التنبؤية والقيمة الحقيقة هو ما نطلق عليه مصطلح خطأ مجموع المربعات ويتم ذلك بتربيع الفرق بقياس قيمته المطلقة . ومن خلال هذه الدراسة يمكننا إيجاد صيغ دقيقة للأوزان والتحيزات التي تجنبنا قدر الإمكان من فقدان وظيفة يمكن أن تخلق مشكلة في الوصول إلى نتائج صحيحة