Каква функция за загуба да прилагам при обучението на модела?

Изборът на функция за загуба (loss функция) зависи от задачата за машинно обучение и типа на модела:

• За задачи регресия обикновено се използват Mean Squared Error (MSE) или Mean Absolute Error (MAE).
• За задачи бинарна класификация често се прилага Binary Cross-Entropy (логистична регресия).
• За мултикласова класификация — Categorical Cross-Entropy.
• За задачи с небалансирани класове могат да се използват тежестирани версии на функциите за загуба или Focal Loss.

Например, при обучение на невронна мрежа за класификация на изображения с 10 класа, обикновено се използва Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Важно е да изберете функция за загуба, която съответства на метриката за качество и типа на изходните данни на модела.