Koju funkciju gubitka primenjivati prilikom obuke modela?

Избор функције губитка (loss функције) зависи од задатка машинског учења и типа модела:

• За регресионе задатке обично се користе Mean Squared Error (MSE) или Mean Absolute Error (MAE).
• За бинарне класификационе задатке често се примењује Binary Cross-Entropy (логистичка регресија).
• За мултикласну класификацију — Categorical Cross-Entropy.
• За задатке са неравномерним класама могу се користити тежинске верзије функција губитка или Focal Loss.

На пример, при обуци неуронске мреже за класификацију слика са 10 класа, обично се користи Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Важно је изабрати функцију губитка која одговара метрици квалитета и типу излазних података модела.