การสูญเสีย L2 พร้อมกับการสูญเสีย L0 และ L1 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสีย "เริ่มต้น" ที่ใช้กันโดยทั่วไปสามฟังก์ชั่นเมื่อใช้การสรุปหลังโดยการสูญเสียหลังขั้นต่ำที่คาดไว้ เหตุผลหนึ่งสำหรับเรื่องนี้อาจเป็นเพราะพวกเขาค่อนข้างง่ายต่อการคำนวณ (อย่างน้อยสำหรับการแจกแจงแบบ 1d), L0 ให้ผลลัพธ์ในโหมด, L1 ในค่ามัธยฐานและ L2 ให้ค่าเฉลี่ย เมื่อสอนฉันสามารถสร้างสถานการณ์ที่ L0 และ L1 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสียที่สมเหตุสมผล (ไม่ใช่แค่ "ค่าเริ่มต้น") แต่ฉันกำลังดิ้นรนกับสถานการณ์ที่ L2 จะเป็นฟังก์ชันการสูญเสียที่สมเหตุสมผล ดังนั้นคำถามของฉัน:
เพื่อจุดประสงค์ในการสอนสิ่งที่จะเป็นตัวอย่างของเมื่อ L2 เป็นฟังก์ชั่นการสูญเสียที่ดีสำหรับการคำนวณการสูญเสียหลังขั้นต่ำ?
สำหรับ L0 มันง่ายที่จะเกิดขึ้นกับสถานการณ์จากการเดิมพัน สมมติว่าคุณได้คำนวณส่วนหลังของจำนวนประตูทั้งหมดในเกมฟุตบอลที่กำลังจะมาถึงและคุณจะทำการเดิมพันที่คุณชนะ $$$ หากคุณเดาจำนวนประตูอย่างแม่นยำและแพ้อย่างอื่น จากนั้น L0 คือฟังก์ชันการสูญเสียที่สมเหตุสมผล
ตัวอย่าง L1 ของฉันมีการวางแผนเล็กน้อย คุณกำลังพบเพื่อนที่จะมาถึงหนึ่งในสนามบินหลายแห่งและจากนั้นเดินทางโดยรถยนต์ปัญหาคือคุณไม่รู้ว่าสนามบินใด (และไม่สามารถโทรหาเพื่อนของคุณได้เพราะเธออยู่ในอากาศ) เมื่อพิจารณาถึงสนามบินที่เธออาจจะลงจอดแล้วเป็นสถานที่ที่ดีที่จะวางตำแหน่งตัวเองเพื่อให้ระยะห่างระหว่างเธอกับคุณจะน้อยเมื่อเธอไปถึง ที่นี่จุดที่ลดการสูญเสีย L1 ที่คาดไว้ให้น้อยที่สุดนั้นสมเหตุสมผลถ้าทำการสันนิษฐานอย่างง่าย ๆ ว่ารถของเธอจะเดินทางด้วยความเร็วคงที่ไปยังตำแหน่งของคุณโดยตรง นั่นคือการรอหนึ่งชั่วโมงนั้นแย่กว่าสองเท่าเมื่อรอ 30 นาที