Modelni o'qitishda qanday yo'qotish funktsiyasini qo'llash kerak?

Mashina o'qitish vazifasi va model turi bilan bog'liq holda yo'qotish funktsiyasi (loss funktsiyasi) tanlanadi:

• Regressiya vazifalari uchun odatda Mean Squared Error (MSE) yoki Mean Absolute Error (MAE) ishlatiladi.
• Ikki sinfli tasniflash vazifalari uchun odatda Binary Cross-Entropy (logistik regressiya) qo'llaniladi.
• Ko'p sinfli tasniflash uchun — Categorical Cross-Entropy.
• Noto'g'ri muvozanatli sinflar bilan vazifalar uchun og'irliklangan loss funktsiyalari yoki Focal Loss ishlatilishi mumkin.

Masalan, 10 sinfli tasvirlarni tasniflash uchun neyron tarmoqni o'qitishda odatda Categorical Cross-Entropy qo'llaniladi:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Modelning chiqish ma'lumotlari va sifat metrikasiga mos keladigan loss funktsiyasini tanlash muhimdir.