Model eğitirken hangi kayıp fonksiyonu kullanılmalı?

Makine öğrenimi görevi ve model tipi dikkate alınarak kayıp fonksiyonu (loss fonksiyonu) seçimi:

• Regresyon görevleri için genellikle Ortalama Kare Hatası (MSE) veya Ortalama Mutlak Hata (MAE) kullanılır.
• İki sınıflı sınıflandırma görevleri için sıklıkla Binary Cross-Entropy (lojistik regresyon) uygulanır.
• Çok sınıflı sınıflandırma için — Categorical Cross-Entropy.
• Dengesiz sınıflara sahip görevler için ağırlıklı loss fonksiyonları veya Focal Loss kullanılabilir.

Örneğin, 10 sınıflı görüntü sınıflandırması için bir sinir ağı eğitirken, genellikle Categorical Cross-Entropy kullanılır:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Modelin çıkış verileri ve kalite metriğine uygun bir loss fonksiyonu seçmek önemlidir.