რომელ ზარალის ფუნქციას გამოიყენოთ მოდელის სწავლებისას?

მანქანათმცოდნეობის დავალებისა და მოდელის ტიპის მიხედვით, დაკარგვის ფუნქციის (loss ფუნქციის) არჩევანი:

• რეგრესიის დავალებებისთვის ჩვეულებრივ გამოიყენება Mean Squared Error (MSE) ან Mean Absolute Error (MAE).
• ორკლასიანი კლასიფიკაციის დავალებებისთვის ხშირად გამოიყენება Binary Cross-Entropy (ლოგისტიკური რეგრესია).
• მრავალკლასიანი კლასიფიკაციისთვის — Categorical Cross-Entropy.
• არაბალანსირებული კლასების დავალებებისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას წონით ვერსიები დაკარგვის ფუნქციებისა ან Focal Loss.

მაგალითად, 10 კლასის გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის ნეირონული ქსელის სწავლებისას, ჩვეულებრივ გამოიყენება Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

მნიშვნელოვანია, რომ აირჩიოთ დაკარგვის ფუნქცია, რომელიც შეესაბამება ხარისხის მეტრიკას და მოდელის გამოსვლის მონაცემთა ტიპს.