Una función de pérdida es la forma en que el ordenador puntúa sus propios errores — un número más pequeño significa mejor trabajo.
Imagínalo así: En los dardos, fallar mucho al centro te da una mala puntuación, y fallar por muy poco te da una puntuación bastante mejor. Una función de pérdida hace lo mismo: mide cuánto se ha alejado cada adivinanza, para que el modelo sepa exactamente cuánto debe mejorar.
Ejemplos:
¿Entonces? La función de pérdida es el boletín de notas del modelo después de cada adivinanza — y todo el objetivo del entrenamiento es hacer esa puntuación lo más pequeña posible.