Mit lehet még a keresztentrópián kívül használni veszteségfüggvényként?

A kereszt-entropia mellett különböző veszteségfüggvények használhatók gépi tanulási feladatokban, a feladattól és a modelltől függően:

• MSE (Mean Squared Error) — átlagos négyzetes hiba, gyakran regressziós feladatokban alkalmazzák.
• MAE (Mean Absolute Error) — átlagos abszolút hiba, robusztusabb a kiugró értékekkel szemben.
• Hinge Loss — SVM-vel végzett osztályozási feladatokban használják.
• Focal Loss — a kereszt-entropia módosítása, amely a nehezen osztályozható példákra összpontosít, hasznos kiegyensúlyozatlan adatoknál.
• KL Divergence — a disztribúciók közötti eltérés mérése, alkalmazzák variációs autoenkóderekben és másokban.
• Dice Loss / Jaccard Loss — a szegmentálási feladatokban használják a predikció és a valódi maszk átfedésének értékelésére.

A veszteségfüggvény kiválasztása a konkrét feladattól, az adatok típusától és a tanulási céloktól függ.