Какво още, освен крос-ентропия, може да се използва като функция на загубата?

Освен крос-ентропията, в задачите за машинно обучение могат да се използват различни варианти на функцията за загуба, в зависимост от задачата и модела:

• MSE (Средна квадратична грешка) — често използвана в регресионни задачи.
• MAE (Средна абсолютна грешка) — по-устойчива на изключения.
• Hinge Loss — използва се в задачи за класификация с SVM.
• Focal Loss — модификация на крос-ентропията, която се фокусира върху трудните за класифициране примери, полезна при небалансирани данни.
• KL Divergence — мярка за разминаване между разпределения, прилага се в вариационни автоенкодери и други.
• Dice Loss / Jaccard Loss — използват се в задачи за сегментация за оценка на припокриването между предсказанието и истинската маска.

Изборът на функция за загуба зависи от конкретната задача, типа данни и целите на обучението.