دوال الخسارة (الخطأ) (Loss Functions) تُقيّم مدى دقة تنبؤات النموذج من خلال قياس الفرق بين المخرجات المتوقعة والحقيقية. تُستخدم هذه القيمة لتوجيه عملية الانتشار الخلفي وتحديث الأوزان بهدف تقليل الخطأ وتحسين أداء النموذج. اختيار دالة الخطأ المناسبة يعتمد على نوع المهمة، مثل استخدامCross-Entropy للتصنيف وMSE للانحدار. دوال الخطأ هي المحرك الأساسي الذي يدفع النموذج نحو التعلّم وتحقيق نتائج أفضل.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق