Кадом функсияи зиёнро дар вақти омӯзиши модели истифода барем?

Интихоби функсияи зиён (loss функсия) вобаста аст аз вазифаи омӯзиши мошин ва навъи модели:

• Барои вазифаҳои регрессия одатан истифода мешавад Mean Squared Error (MSE) ё Mean Absolute Error (MAE).
• Барои вазифаҳои класификатсияи дугона аксар вақт Binary Cross-Entropy (регрессияи логистикӣ) истифода мешавад.
• Барои класификатсияи бисёрсинфӣ — Categorical Cross-Entropy.
• Барои вазифаҳо бо синфҳои номувофиқ метавон истифода бурд версияҳои вазннокшудаи функсияҳои зиён ё Focal Loss.

Масалан, ҳангоми омӯзиши шабакаи нейронӣ барои класификатсияи тасвирҳо бо 10 синф, одатан Categorical Cross-Entropy истифода мешавад:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Муҳим аст, ки функсияи зиёнро интихоб кунед, ки ба метрикаи сифат ва навъи маълумоти баромади модели мувофиқат мекунад.