Jaką funkcję straty zastosować podczas treningu modelu?

Wybór funkcji straty (funkcji loss) zależy od zadania uczenia maszynowego i typu modelu:

• Dla zadań regresji zwykle stosuje się Mean Squared Error (MSE) lub Mean Absolute Error (MAE).
• Dla zadań klasyfikacji binarnej często stosuje się Binary Cross-Entropy (regresja logistyczna).
• Dla klasyfikacji wieloklasowej — Categorical Cross-Entropy.
• Dla zadań z niezrównoważonymi klasami można używać wersji ważonych funkcji loss lub Focal Loss.

Na przykład, podczas trenowania sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów z 10 klasami, zwykle stosuje się Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Ważne jest, aby wybrać funkcję loss odpowiadającą metryce jakości i typowi danych wyjściowych modelu.