Функции потерь для задач классификации и регрессии отличаются типом целевого признака: 4 в регрессии он количественный (иногда его называют «числовой»), в классификации — категориальный. 4

Для задач классификации используется, например, двоичная кросс-энтропия (BCE). 1 Она эффективно наказывает нейронную сеть за ошибки двоичной классификации. 1

Для задач регрессии чаще всего применяется среднеквадратичная ошибка (MSE). 13 Она измеряет среднеквадратичное отклонение между фактическими и предсказанными значениями. 3 Чем меньше значение MSE, тем ближе предсказания модели к реальным данным. 3

Таким образом, выбор функции потерь зависит от того, какой тип данных нужно предсказать: в регрессии — непрерывные значения, в классификации — выходные данные на основе набора конечных категориальных значений. 2