Какую лосс функцию применять при обучении модели?

Выбор лосс функции (функции потерь) зависит от задачи машинного обучения и типа модели:

• Для задач регрессии обычно используют Mean Squared Error (MSE) или Mean Absolute Error (MAE).
• Для задач классификации с двумя классами часто применяют Binary Cross-Entropy (логистическая регрессия).
• Для многоклассовой классификации — Categorical Cross-Entropy.
• Для задач с несбалансированными классами могут использоваться взвешенные версии лосс функций или Focal Loss.

Например, при обучении нейронной сети для классификации изображений с 10 классами обычно применяют Categorical Cross-Entropy:

loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

Важно выбирать лосс функцию, которая соответствует метрике качества и типу выходных данных модели.