L2-Verlust, der häufig als Mittlerer quadratischer Fehler (MSE), is a popular Verlustfunktion im maschinellen Lernen and statistische Modellierung to measure the accuracy of a model’s predictions. It quantifies the difference between the actual values and the values predicted by the model.
Mathematisch wird L2-Verlust berechnet, indem der Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen jedem vorhergesagten Wert und dem entsprechenden tatsächlichen Wert genommen wird. Die Formel lautet:
L2 Loss = (1/n) * Σ(actual – predicted)²
where n is the number of observations, actual is the actual value, and predicted ist der vorhergesagte Wert.
The key characteristic of L2 Loss is that it heavily penalizes larger errors due to the squaring of the differences. This property makes it sensitive to outliers, which can significantly affect the Gesamter Verlust value. As a result, L2 Loss is often used in regression tasks where the goal is to minimize the error between predicted and actual values, leading to more accurate models.
While L2 Loss is widely used, it may not always be the best choice, especially in situations where outliers are present. In such cases, alternative loss functions like L1 Loss (Mittlerer absoluter Fehler) oder Huber-Verlust könnten geeigneter sein.