Kas dar daugiau, be kryžminės entropijos, gali būti naudojama kaip nuostolių funkcija?

Be kross-entropy, mašininio mokymosi užduotyse gali būti naudojamos įvairios nuostolių funkcijos, priklausomai nuo užduoties ir modelio:

• MSE (Vidutinė kvadratinė klaida) — dažnai naudojama regresijos užduotyse.
• MAE (Vidutinė absoliutinė klaida) — labiau atspari išskirtinėms reikšmėms.
• Hinge Loss — naudojama SVM klasifikacijos užduotyse.
• Focal Loss — kross-entropy modifikacija, sutelkta į sudėtingus klasifikuojamus pavyzdžius, naudinga nebalansuotiems duomenims.
• KL Divergence — sklaidos matas, naudojamas variacinėse autoenkoderiuose ir kt.
• Dice Loss / Jaccard Loss — naudojama segmentavimo užduotyse, vertinant prognozės ir tikrosios kaukės persidengimą.

Nuostolių funkcijos pasirinkimas priklauso nuo konkrečios užduoties, duomenų tipo ir mokymosi tikslų.