Quelle fonction de perte appliquer lors de l'entraînement du modèle?

Le choix de la fonction de perte dépend de la tâche d'apprentissage automatique et du type de modèle:

• Pour les tâches de régression, on utilise généralement l'erreur quadratique moyenne (MSE) ou l'erreur absolue moyenne (MAE).
• Pour les tâches de classification binaire, on applique souvent l'entropie croisée binaire (régression logistique).
• Pour la classification multiclasse — entropie croisée catégorique.
• Pour les tâches avec des classes déséquilibrées, des versions pondérées des fonctions de perte ou Focal Loss peuvent être utilisées.

Par exemple, lors de l'entraînement d'un réseau neuronal pour la classification d'images avec 10 classes, on utilise généralement l'entropie croisée catégorique:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Il est important de choisir la fonction de perte qui correspond à la métrique de qualité et au type de sortie du modèle.