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हानि फलन
एक गणितीय फलन जो मॉडल पूर्वानुमान और ग्राउंड ट्रुथ लक्ष्यों के बीच विसंगति को मापता है। प्रशिक्षण के दौरान हानि को न्यूनतम किया जाता है। रोबोट सीखने में सामान्य हानि: MSE (निरंतर क्रियाएं), क्रॉस-एंट्रॉपी (असतत क्रियाएं), प्रसार हानि (डीनॉइजिंग स्कोर मिलान), और विपरीत हानि (प्रतिनिधित्व सीखना)। हानि फलन की पसंद सीधे प्रभावित करती है कि मॉडल क्या सीखता है।