اختيار دالة الخسارة (Loss Function) له تأثير مباشر على أداء نماذج التعلم العميق لأنها تحدد كيف يُقاس الخطأ بين تنبؤات النموذج والنتائج الحقيقية، وبالتالي توجه عملية التدريب. فإذا كانت الدالة مناسبة لطبيعة المهمة (مثل Cross-Entropy للتصنيف أو MSE للتنبؤ العددي)، فإن النموذج يتعلم الأنماط بفعالية ويصل إلى أداء دقيق. أما اختيار دالة غير مناسبة فقد يؤدي إلى بطء في التقارب، أو نتائج غير دقيقة، أو حتى فشل في تعلم التوزيع الصحيح للبيانات.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق