Mis veel, lisaks ristkriipsentropiale, saab kasutada kaotusefunktsioonina?

Lisaks ristkross-entropy'le võib masinõppe ülesannetes kasutada erinevaid kaotusefunktsioone, sõltuvalt ülesandest ja mudelist:

• MSE (Keskmine ruutviga) — sageli kasutatakse regressioonülesannetes.
• MAE (Keskmine absoluutviga) — vastupidavam äärmuste suhtes.
• Hinge Loss — kasutatakse SVM-iga klassifikatsiooniülesannetes.
• Focal Loss — ristkross-entropy modifikatsioon, mis keskendub keerulistele klassifitseeritavatele näidetele, kasulik ebavõrdses andmestikus.
• KL Divergence — jaotuste erinevuse mõõt, kasutatakse variatsioonilistes autoenkoodrites ja teistes.
• Dice Loss / Jaccard Loss — kasutatakse segmentatsiooniülesannetes, hinnates prognoosi ja tõelise maski kattuvust.

Kaotusefunktsiooni valik sõltub konkreetsest ülesandest, andmetüübist ja õppeesmärkidest.