Akú funkciu straty použiť pri tréningu modelu?

Výber straty (loss funkcie) závisí od úlohy strojového učenia a typu modelu:

• Pre regresné úlohy sa zvyčajne používajú Mean Squared Error (MSE) alebo Mean Absolute Error (MAE).
• Pre binárne klasifikačné úlohy sa často aplikuje Binary Cross-Entropy (logistická regresia).
• Pre viacnásobnú klasifikáciu — Categorical Cross-Entropy.
• Pre úlohy s nevyváženými triedami môžu byť použité vážené verzie funkcií straty alebo Focal Loss.

Napríklad pri tréningu neurónovej siete na klasifikáciu obrázkov s 10 triedami sa zvyčajne používa Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Je dôležité vybrať funkciu straty, ktorá zodpovedá metrike kvality a typu výstupných dát modelu.