Perfilado de sección

  • Función de pérdida


    Es necesario saber si el perceptrón aprendió, para ello se emplea una función denominada función de pérdida (en inglés loss function). Esta función indica si el modelo acertó las predicciones, es decir, un valor bajo y en el caso de no lograr clasificar en forma correcta se tendrá un valor alto. Cuando el perceptrón aprendió correctamente todas las entradas la función de pérdida es cero. Una función de pérdida muy utilizada es la suma de los errores cuadráticos (en inglés sum of squared errors) expresada en la Ec. 9.



    $$ \color{orange} { \sum_{i=0}^{n}(y_{d_i}-y_{e_i})^2 \quad (9) }$$
    \( \color{orange} {\ Donde: \\ \; \\ y_{d} \ : \ Valor \ de \ la \ salida \ deseada. \\ y_{e} \ : \ Valor \ de \ la \ salida \ estimada} \)