Präzise Vorhersage extremer Wetterereignisse durch neuartige Methoden des maschinellen Lernens

Durch mathematische Analyse wird bewiesen, dass die Verwendung symmetrischer Verlustfunktionen wie der mittleren quadratischen Abweichung (MSE) zu verzerrten Vorhersagen und Unterschätzung extremer Werte führt. Um dieses Problem zu lösen, wird eine neuartige asymmetrische Verlustfunktion namens Exloss eingeführt, die eine genaue Vorhersage extremer Wetterereignisse ermöglicht.