02·Funkcja straty — jak mierzymy, że sieć się myli

Wprowadzenie

Trening to optymalizacja — zmniejszanie liczby zwanej „loss”. Ale czym dokładnie ta liczba jest, dlaczego musi być różniczkowalna i czemu wybór MSE vs cross-entropy decyduje o tym, czy sieć się nauczy? Ta lekcja porządkuje fundament: czym jest funkcja straty, czym się różni od metryki, jakie są najważniejsze rodziny lossów w klasyfikacji i regresji, i jakie pułapki numeryczne czyhają w praktyce.