Kuru zaudējumu funkciju piemērot modeļa apmācībā?

Zaudējumu funkcijas (loss funkcijas) izvēle ir atkarīga no mašīnmācīšanās uzdevuma un modeļa veida:

• Regresijas uzdevumiem parasti izmanto Mean Squared Error (MSE) vai Mean Absolute Error (MAE).
• Divu klasu klasifikācijas uzdevumiem bieži tiek piemērota Binary Cross-Entropy (loģistiskā regresija).
• Daudzklasīga klasifikācija — Categorical Cross-Entropy.
• Uzdevumiem ar nelīdzsvarotām klasēm var izmantot svariētās zaudējumu funkcijas versijas vai Focal Loss.

Piemēram, apmācot neironu tīklu 10 klases attēlu klasifikācijai, parasti tiek izmantota Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Ir svarīgi izvēlēties zaudējumu funkciju, kas atbilst kvalitātes metriku un modeļa izejas datu tipam.