L2 हानि, L0 और L1 नुकसान के साथ, तीन एक बहुत ही सामान्य "डिफ़ॉल्ट" नुकसान फ़ंक्शन हैं, जिनका उपयोग न्यूनतम पश्च-हानि की हानि से एक पश्चगामी संक्षेप में किया जाता है। इसका एक कारण शायद यह है कि वे अपेक्षाकृत कम से कम (1 डी-वितरण के लिए) गणना करने के लिए आसान हैं, एल 0 मोड में, एल 1 माध्य में और एल 2 परिणाम में परिणाम करते हैं। पढ़ाने के दौरान, मैं उन परिदृश्यों के साथ आ सकता हूं, जहां L0 और L1 उचित हानि फ़ंक्शन हैं (और न केवल "डिफ़ॉल्ट"), लेकिन मैं एक परिदृश्य के साथ संघर्ष कर रहा हूं जहां L2 एक उचित नुकसान फ़ंक्शन होगा। तो मेरा सवाल:
शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए, जब L2 न्यूनतम पश्च-नुकसान की गणना के लिए एक अच्छा नुकसान कार्य है, तो इसका क्या उदाहरण होगा?
L0 के लिए सट्टेबाजी से परिदृश्यों के साथ आना आसान है। कहते हैं कि आप एक आगामी फुटबॉल खेल में कुल लक्ष्यों की संख्या पर एक पीछे की गणना की है और आप एक शर्त बनाने जा रहे हैं जहां आप $ जीतते हैं यदि आप लक्ष्यों की संख्या का सही अनुमान लगाते हैं और अन्यथा हार जाते हैं। तब L0 एक उचित नुकसान फ़ंक्शन है।
मेरा एल 1 उदाहरण थोड़ा संघर्ष है। आप एक मित्र से मिल रहे हैं, जो कई हवाई अड्डों में से एक पर पहुंचेगा और फिर कार से आपके लिए यात्रा करेगा, समस्या यह है कि आप नहीं जानते कि कौन सा हवाई अड्डा है (और अपने दोस्त को फोन नहीं कर सकता क्योंकि वह हवा में है)। वह किस हवाई अड्डे पर उतरती है, यह देखते हुए कि खुद को स्थिति में रखने के लिए एक अच्छी जगह कहां है ताकि उसके आने पर आपके और आपके बीच की दूरी छोटी हो जाए? यहां, वह बिंदु जो अपेक्षित एल 1 नुकसान को कम करता है, उचित लगता है, अगर यह सरल अनुमान लगाते हुए कि उसकी कार सीधे आपके स्थान पर निरंतर गति से यात्रा करेगी। यानी एक घंटे का इंतजार 30 मिनट के इंतजार के मुकाबले दोगुना है।