Ի՞նչ ավելին, բացի խաչաձեւ ինֆորմացիայից, կարող է օգտագործվել կորուստի ֆունկցիա?

Բացի խաչ-энтրոպիայից, մեքենայական ուսուցման խնդիրներում կարող են օգտագործվել տարբեր կորուստների ֆունկցիաներ՝ կախված խնդրից և մոդելից.

• MSE (Միջին քառակուսային սխալ) — հաճախ օգտագործվում է ռեգրեսիայի խնդիրներում:
• MAE (ՄիջինAbsolute սխալ) — ավելի դիմացկուն արտասովոր արժեքների նկատմամբ:
• Hinge Loss — օգտագործվում է SVM-ով դասակարգման խնդիրներում:
• Focal Loss — խաչ-энтրոպիայի փոփոխություն, որը կենտրոնանում է դժվար դասակարգվող օրինակների վրա, օգտակար է անհավասարակշռված տվյալների դեպքում:
• KL Divergence — տարբերությունների չափում տարբերակների միջև, կիրառվում է փոփոխական ավտոենկոդերներում և այլոց:
• Dice Loss / Jaccard Loss — օգտագործվում են սեգմենտացիայի խնդիրներում՝ կանխատեսման և իրական մասկայի շփման գնահատման համար:

Ընտրությունը կորուստների ֆունկցիայի կախված է կոնկրետ խնդրից, տվյալների տեսակից և ուսուցման նպատակներից։